【AI は面白い】深層学習の基本で乳がんデータの判定をしてみた

scikit-learnのデータセットに、乳がんの数値データがありましたので、それを使って、乳がん判定の簡単なモデルを作成しました。
入力層（２つ）、中間層（２つ）、中間層（２つ）、出力層（１つ）の構成で作成しました。
パラメータとして、データから面積と対称性を使いました。
学習データとして500件のデータを使いました。

正解データとしては、下図になります。

学習開始直後の様子です。
正解データと比較して、GOODの判定が弱い状態から開始です。

エポック数１００まで学習したものが下図になります。
正解データにかなり近くなりました。

エポック数６４００まで学習したものが下図になります。

パラメータも２つで、簡単な分類でしたので、左下と右上に分類されるようなモデルになっている感じがしました。

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