[Python] 신경망 처음부터 끝까지 구현하기 02

신경망 처음부터 끝까지 구현하기 02

• load_dataset 함수 생성
  
  전복 성별이 M, F, I 로 구별되어 있으므로 이를 원 핫 인코딩 해준다

def load_dataset():
    # rows에 데이터 저장
    with open('/content/abalone.csv') as csvfile:
        csvreader = csv.reader(csvfile)
        next(csvreader)
        rows = []
        for row in csvreader:
            rows.append(row)
    
    global data, input_cnt, output_cnt 
    
    # 'Sex'열을 원핫 인코딩하여 3열로 확장하고 나머지 7열을 더한 값 -> 10열
    input_cnt, output_cnt = 10, 1
    
    # 0으로 초기화된 len(rows)행 11열 배열 생성
    data = np.zeros([len(rows), input_cnt + output_cnt])

    # 'Sex'열 원핫 인코딩
    for n, row in enumerate(rows):
        if row[0] == 'M' : data[n, 0] = 1
        if row[0] == 'F' : data[n, 1] = 1
        if row[0] == 'I' : data[n, 2] = 1
        data[n, 3 : ]= row[1:]

• 함수 실행 후 data 출력

load_dataset()
print(data)

• 라이브러리 파일 만들기
  

%run /content/MathUtils.ipynb

위의 코드를 사용해서 필요할 때 MathUtils.ipynb의 라이브러리를 가져올 수 있다