Das Modell anpassen
Jetzt kommt der spannendste Teil: Du wirst das Modell anpassen. Denke daran: Die Eingabemerkmale liegen in einem NumPy-Array namens predictors, und die vorherzusagenden Werte befinden sich in einem NumPy-Array namens target. Dein model ist bereits vorbereitet und wurde mit dem Code aus der vorherigen Übung kompiliert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Deep Learning mit Python
Anleitung zur Übung
- Passe
modelan. Denke daran: Das erste Argument sind die Eingabemerkmale (predictors), und die vorherzusagenden Werte (target) sind das zweite Argument.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# Fit the model
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