보스턴 집값 예측을 tensorflow.js로 해보자
독립변수가 1개 이상인 경우 각 가중치와 bias를 도출하는 방법을 연습하는데 자주 사용되는 보스턴 집값 예측을 시도해보자. * csv 로드는 생략하고, 임시적으로 하드코드된 값을 data, label로 사용했습니다. 다수의 독립변수 혹은 다수의 종속변수를 학습하는 방법 어려울 것 없습니다. model을 설계할 때 shape와 units 부분만 잘 설정해주면 됩니다. 1. 종속 변수가 1개 일 때 y = w1 * x + w2 * x + w3 * x + .... + b(bias) const input = [ [0.00632, 18, 2.31, 0, 0.538, 6.575, 65.2, 4.09, 1, 296, 15.3, 396.9, 4.98], [0.02731, 0, 7.07, 0, 0.469, 6.421,..