파이썬 선형회귀

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파이썬 선형회귀

작성일 2023.03.26댓글 1건
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아래와 같은 코드를 실행했을때, 왜 loss값이 바뀌지 않고 그대로인지 모르겠습니다. 어떻게 수정해야 할까요..


import numpy as np

# 입력 데이터 (키(cm), 몸무게(kg))
X = np.array([170, 175, 180, 165, 160, 185])
y = np.array([68, 75, 80, 55, 50, 90])

# 모델 파라미터 초기화 (w: 가중치, b: 절편)
w = 0.0
b = 0.0

# 학습률(learning rate) 설정
lr = 0.0001

# 예측 함수 정의
def predict(x):
y_pred = w*x + b
return y_pred

# 손실 함수 정의 (평균 제곱 오차)
def mse_loss(y_true, y_pred):
mse = np.mean((y_true - y_pred)**2)
return mse

# 경사 하강법(Gradient Descent)을 사용하여 손실 함수 최소화
def train(X, y, w, b, lr, epochs):
for epoch in range(epochs):
# 예측 값 계산
y_pred = predict(X)

# 손실 함수 계산
loss = mse_loss(y, y_pred)

# 가중치(w)와 절편(b) 업데이트
grad_w = np.mean((y_pred - y)*X)
grad_b = np.mean(y_pred - y)
w = w - lr*grad_w
b = b - lr*grad_b

# 로그 출력
if epoch % 100 == 0:
print("Epoch %d: loss=%.4f, w=%.4f, b=%.4f" % (epoch, loss, w, b))

return w, b

# 학습 실행
w, b = train(X, y, w, b, lr, epochs=1000)


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profile_image 익명 작성일 -

주어진 코드에서 문제점은 입력 데이터 X와 y가 정의되어 있을 때, 예측 함수와 손실 함수에서 입력 데이터를 활용하지 않고, w와 b만 활용하여 예측을 수행하고 손실을 계산하고 있다는 것입니다.

​

따라서, 예측 함수와 손실 함수를 수정하여 입력 데이터 X를 활용하여 예측을 수행하도록 변경해야 합니다. 아래는 예측 함수와 손실 함수를 수정한 코드입니다.

​

# 예측 함수 정의 def predict(X, w, b): y_pred = X * w + b return y_pred # 손실 함수 정의 (평균 제곱 오차) def mse_loss(y_true, y_pred): mse = np.mean((y_true - y_pred)**2) return mse # 경사 하강법(Gradient Descent)을 사용하여 손실 함수 최소화 def train(X, y, w, b, lr, epochs): for epoch in range(epochs): # 예측 값 계산 y_pred = predict(X, w, b) # 손실 함수 계산 loss = mse_loss(y, y_pred) # 가중치(w)와 절편(b) 업데이트 grad_w = np.mean((y_pred - y) * X) grad_b = np.mean(y_pred - y) w = w - lr * grad_w b = b - lr * grad_b # 로그 출력 if epoch % 100 == 0: print("Epoch %d: loss=%.4f, w=%.4f, b=%.4f" % (epoch, loss, w, b)) return w, b # 학습 실행 w, b = train(X, y, w, b, lr, epochs=1000)

위의 수정된 코드에서는 예측 함수와 손실 함수에서 입력 데이터 X를 인자로 받고, 학습 함수에서는 인자로 받은 X를 활용하여 predict 함수를 호출하여 예측을 수행합니다. 이렇게 수정하면 학습이 정상적으로 수행될 것입니다.

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