TensorFlow 2.x - Simple learning

import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 데이터 불러오기 및 전처리
data = pd.read_csv('gpascore.csv')
data.dropna(inplace=True)
y_data = data['admin'].values
x_data = data[['gre', 'gpa', 'rank']].values

# 신경망 모델 구성
model = Sequential([
    Dense(64, activation='tanh', input_shape=(3,)),  # 입력 레이어, 입력 노드 3개 (gre, gpa, rank)
    Dense(128, activation='tanh'),  # 은닉 레이어
    Dense(1, activation='sigmoid')  # 출력 레이어
])

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 모델 학습
model.fit(x_data, y_data, epochs=10, batch_size=32)

# 예측
predictions = model.predict([[7500, 3.70, 3], [400, 2.2, 1]])
print(predictions)