from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 실행할 때마다 같은 결과를 출력하기 위해 설정
np.random.seed(3)
tf.random.set_seed(3)

Data_set = np.loadtxt("../dataset/ThoraricSurgery.csv", delimiter=",")

# 환자의 기록과 수술 결과를 X와 Y로 구분하여 저장
X = Data_set[:, 0:17]
Y = Data_set[:, 17]


# 딥러닝 구조를 결정
model = Sequential()
model.add(Dense(30, input_dim=17, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 딥러닝 실행
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, Y, epochs=100, batch_size=10)