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

<Kurs>Einführung in Deep Learning mit Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Passe model an. Denke daran: Das erste Argument sind die Eingabemerkmale (predictors), und die vorherzusagenden Werte (target) sind das zweite Argument.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# 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
____

Code bearbeiten und ausführen