recurrent_activation recurrent_activation은 순환 신경망(RNN)의 게이트 제어에 사용되는 활성화 함수를 지정하는 옵션입니다. LSTM과 GRU 같은 RNN 구조에서 게이트는 셀의 상태를 어떻게 업데이트할지 결정하는 중요한 역할을 합니다. 여기서는 recurrent_activation에 사용될 수 있는 몇 가지 일반적인 활성화 함수와 그 설명을 제공합니다: 1. Sigmoid ('sigmoid') 설명: sigmoid 함수는 출력을 0과 1 사이로 제한합니다. 이 특성 때문에 sigmoid는 게이트의 열림과 닫힘을 제어하는 데 주로 사용됩니다. 출력이 1에 가까우면 게이트는 완전히 열리고, 0에 가까우면 게이트는 완전히 닫힙니다. 사용 예: LSTM과 GRU의 입력 게이트..

epochs와 batch_size는 신경망을 훈련할 때 사용되는 두 가지 중요한 하이퍼파라미터입니다. 이들의 역할은 다음과 같습니다: Epochs 정의: 한 epoch은 전체 데이터 세트가 신경망을 통해 한 번 전달되는 과정을 의미합니다. 다시 말해, 모든 훈련 데이터가 신경망을 한 번 통과하고 가중치가 업데이트되는 과정이 하나의 epoch입니다. 용도: epochs=100이라는 설정은 전체 훈련 데이터 세트를 신경망을 통해 총 100번 전달하겠다는 것을 의미합니다. 이를 통해 모델이 훈련 데이터로부터 패턴을 학습하고 성능을 개선할 기회를 제공합니다. 중요성: 너무 적은 수의 epoch는 모델이 데이터에서 충분한 패턴을 학습하지 못하게 할 수 있으며, 너무 많은 epoch는 과적합(overfitting)..

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42) 머신러닝 모델을 훈련시키기 위해 전체 데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할하는 과정을 나타냅니다. train_test_split 함수는 scikit-learn 라이브러리의 model_selection 모듈에 포함되어 있으며, 데이터를 무작위로 훈련 세트와 테스트 세트로 나누는 데 사용됩니다. 각 부분의 구성 요소를 자세히 살펴보겠습니다: X_scaled: 모델 훈련에 사용할 피처(독립 변수)입니다. 이 변수는 스케일링된 데이터를 나타내며, 스케일링은 피처들의 범위를 일정하게 맞추기 위해 수행됩니다. 스케일링은 모델의 성능을 ..