목적?!

X = tf.keras.layers.Input(shape=[13]) # 13개의 입력값을 받는 입력층을 구성
Y = tf.keras.layers.Dense(1)(X)  # 1개의 출력을 만들어내는 구조
model = tf.keras.models.Model(X,Y)
model.compile(loss="mse", optimizer='adam')   

우리가 만든 모델은 뉴런 하나로 이루어져 있음

y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4... + b

# 뉴런의 역할을 하는 것이 우리가 만든 모형과 수식. 이 모형은 perceptron이라함
# w는 가중치(weight)이며 b는 편향(bias)

what if 종속변수가 2개일때는?
X = tf.keras.layers.Input(shape=[13]) # 13개의 입력값을 받는 입력층을 구성
Y = tf.keras.layers.Dense(2)(X) # 2개의 출력을 만들어내는 구조
model = tf.keras.models.Model(X,Y)
model.compile(loss="mse", optimizer='adam')

우리가 만든 모델은 뉴런 두개로 이루어져 있음

y1 = w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4... + b
y2 = w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4... + b

# w가 13개, b가 1개 이렇게 2개의 식이므로 총 28개가 찾아야할 가중치