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머신러닝 실습 with Tensorflow 2장 - Multi-variable linear regression - 본문

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머신러닝 실습 with Tensorflow 2장 - Multi-variable linear regression -

ChocoPeanut 2017. 6. 4. 18:54

머신러닝 실습 with Tensorflow 2

- Multi-variable linear regression -

 

이제 데이터에서 하나의 입력 값이 아니라 여러 개의 입력 값을 받는 Multi-variable linear regression에 대한 tensorflow 실습을 진행할 것이다. 우선 Multi-variable linear regression을 살펴보면 입력 값이 x 하나가 아니라 x1, x2, x3와 같이 여러 개의 입력 값을 받을 수 있고 이에 따른 weight 값이 w1, w2, w3로 존재하게 된다.


tensorflow 코드를 이용하게 되면 x1_data, x2_data, x3_data 와 같이 세 개의 데이터를 나누어서 지정을 할 수 있다. 또한 w의 값도 w1, w2, w3를 각각 Variable을 통해 정의할 수 있게 된다. 값은 random으로 주어지게 되고 크기는 1을 가지게 된다. hypothesis에 대한 값은 wx 값을 각각 곱한 다음의 형태로 만들어지게 된다.




cost functionGradient descent algorithm을 사용하는 방법은 앞에서 하나의 입력 값에 대한 linear regression과 같은 방식으로 진행할 수 있다. 여기서 learning rate을 조절하여 성능을 다르게 만들 수 있다. learning rate에 대한 이야기는 이론 시간에도 하였지만 값을 너무 높게 주게 되면 발산할 수 있게 되고 너무 작게 주면 최솟값의 cost에 도달하기도 전에 학습이 종료될 수도 있다. 따라서 적절한 learning rate을 지정해줄 필요성이 있다. for 구문을 통해 학습을 진행하게 되고 이 식에서는 cost의 값과 예측되는 값을 저장하여 10의 배수 번째마다 출력을 해주는 작업을 진행한다. 이 때 feed_dict로 앞의 데이터를 넣어준다. 처음에는 cost의 값이 크지만 학습을 진행하면서 cost 값이 작아지는 것을 관찰할 수 있을 것이다. 또한 예측되는 값도 실제 y값과 비슷하게 맞아가는 것을 확인할 수 있다.



하지만 각각의 x데이터를 나열하게 되면 엄청나게 많은 x 데이터에 대해서 사용할 경우 코드의 길이가 커져서 매우 복잡하게 보일 수 있다. 따라서 행렬의 형태를 이용하여 x 데이터 값을 하나의 행렬로 만들어주면 보기에 좋고 간단한 코드만으로 예측 학습을 진행할 수 있게 된다. 여기에서 중요한 점은 shape을 잘 지정해 주어야한다. XY의 데이터를 만들 때 shape에서 넣어주는 데이터의 크기는 none으로 지정하지 않지만 하나의 데이터가 가지는 입력 값의 수는 지정해 주어야한다. 이 값은 w를 지정할 때 입력되는 값으로 사용되기 때문이다. hypothesis를 지정할 때도 행렬의 곱을 이용하여 간편하게 식을 나타낼 수 있다. 이 때 * 기호를 사용하는 것이 아니라 행렬의 곱을 나타내는 matmul이라는 함수를 사용해서 나타내야한다



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