신경망으로 구조적인 (표 형식) 데이터를 분류하기
설명
이 예제는 신경망을 사용해 여러 종류의 꽃이 담긴 표 형식 데이터를 분류합니다. 각 꽃의 데이터는 꽃잎 길이와 너비, 꽃받침 길이와 너비입니다. 모델의 목표는 샘플의 이런 특성을 바탕으로 꽃의 품종을 예측하는 것입니다. 이 데이터는 유명한 붓꽃 데이터셋에서 가져왔습니다.
안내
아래 버튼을 사용해 밑바닥부터 새로운 모델을 훈련하거나 사전에 훈련된 모델을 로드하여 성능을 테스트할 수 있습니다.
모델을 밑바닥부터 훈련하는 경우 브라우저 로컬 저장소에 저장할 수도 있습니다.
사전 훈련된 모델을 로드한다면 "샘플 테스트"의 첫 번째 행에 있는 속성을 수정해 이 샘플에 대한 예측을 만들 수 있습니다.
제어
상태
훈련 과정
테스트 샘플
| 꽃잎 길이 | 꽃잎 너비 | 꽃받침 길이 | 꽃받침 너비 | 진짜 클래스 | 예측 클래스 | 클래스 확률 |
|---|---|---|---|---|---|---|