NIPA 온라인 데이터분석 체험 특강 : 04 그래프까지

마지막으로 학습된 모델로부터 데이터를 예측해보고, 실제 주가 데이터와 예측된 결과값이 어떠한지 확인해보도록 하겠습니다.

지난 실습까지 하여 모델을 성공적으로 학습시켰다면, 이제는 모델을 예측하는 일만 남았습니다. model.predict() 명령어 한 줄만 쓰면 끝나는 일이죠!

이제 model.predit()에 테스트 데이터를 넣어 주가를 예측해보도록 합시다.

 

 

마지막 강의는 

이거 그래프만 추가하기로 1강 끝이다!!

 

 

뒤에 #--학습결과 그래프 확인~ 하는 부분이 추가된 부분 

 

Dense등 함수를 사용하면서 이것저것 추가한 model에 predict함수만 쓰면 예측 즉 딥러닝을 수행한다!!

fig = plt.figure(~은 

하얀 바탕만들기.. 

 

ax = fig.add_subpot(111)은 (221)로 고쳐보면 알듯이 

그 바탕의 어느정도를 차지할지? 를 말하는 듯 하다 

add_subplot(222)하면 옆으로 이동! 3, 4는 각각 밑의 왼/오른쪽 으로 이동 

다음 두줄은 plot 직접 그래프를 그리는 함수!

test_y의 경우 실제 데이터인 ouput 데이터의 30%를 

pred의 경우 predict를 통해 만들어진 딥러닝이 결론 내린 결과를 의미한다!

 

ax.legend()는 label를 추가할 거냐의 여부를 묻는 거 

 

이제 마지막으로 두 줄은 실제 그래프를 출력창에 프린트하는 거 

 

없으면 그냥 출력이 아무것도 없다 

 

 

 

필수 과정 4강 다 들었다!
실제로 해보니까 라이브러리가 다해서.. 너무 허무했지만 

그래도 그저 미지의 영역이기만 했던 케로스, 텐서플로, 넘피, 판다스라는 라이브럴리를 

이렇게나마 체험해봐서 너무 좋았다 

 

이수증 발급 완료 ><