과제2(9). 22.12.2.금

13가지의 병변과 1가지의 정상치 중 데이터 양의 가장 많은 정상치의 값을 drop했다.

idx = chest2[chest2["class_id"] == 14].index         
chest2.drop(idx , inplace=True)                      # 해당 인덱스를 제거함
chest2

model.summary()  

• fit 결과

: Epoch 9/10의 loss: 2.3233 - accuracy: 0.2000 값이 가장 좋았다.

loss 값을 줄이기 위해 여러가지 방법을 멤버와 함께 상의해 보았다.

1. 13개의 병변의 각 데이터 양이 편파적이다. 따라서 적은양의 데이터를 가진병변의 데이터를 drop하자!
   -> 데이터 양이 가장 적은 하위 5가지 병변의 값을 drop 했다.
   ->