from sklearn.datasets import load_boston
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

#1. 데이터

datasets = load_boston()
x = datasets['data']
y = datasets['target']

print(x.shape, y.shape) #(506, 13) (506,)

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
    x, y,
    shuffle=True,
    random_state=123,
    test_size=0.2,
    )

#2. 모델 구성
model = Sequential()
model.add(Dense(10,activation='relu', input_dim=13))
model.add(Dense(10,activation='relu'))
model.add(Dense(10,activation='relu'))
model.add(Dense(10,activation='relu'))
model.add(Dense(1,activation='linear'))

#3. 컴파일, 훈련
model.compile(loss = 'mse', optimizer='adam')
hist = model.fit(x_train, y_train, epochs = 10, verbose=1, batch_size=4,
                 validation_split=0.2)   # validation_split 은 train에서 땡겨온다

#모델.핏에서 반환하는 내용
print("================================================================")
print(hist)
print("================================================================")
print(hist.history) #로스, 발로스
print("================================================================")
print(hist.history['loss'])
print("================================================================")
print(hist.history['val_loss'])
print("================================================================")

# #plt.rc('font', family=Malgun Gothinc')           #폰트 변환하는 두가지 방법
# plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'     #맑은 고딕으로 폰트 변환   or  matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothinc'
# 가급적이면 폰트는 나눔체 써라. 저작권 문제

# plt.figure(figsize=(9, 6))     #figsize = 피규어의 사이즈
# plt.plot(hist.history['loss'], marker='.', c= 'red', label='로스')   #x가 순서대로 갈 경우 명시하지 않아도 된다.    
# #marker= 선의 형태(.......),   c= 색상    , label = 라벨
# plt.plot(hist.history['val_loss'], marker='.', c='blue', label='발_로스')
# plt.title('보스턴')     # 그래프의 타이틀 
# plt.xlabel('epochs')    #x축의 라벨을 지정한 스트링으로 표시
# plt.ylabel('loss, val_loss') # y축의 라벨을 지정한 스트링으로 표시
# plt.legend() # 선에대한 라벨명을 표시하는 함수
# plt.grid() #격자 넣기 
# plt.show()

#  =epochs 순서대로 하나씩 저장된다

#훈련이 잘 되고있는지 

#4. 평가. 예측