Compilar un modelo

El último paso para crear un modelo es compilarlo. Ahora que has creado un modelo, debes compilarlo antes de poder ajustarlo a los datos. Esto finaliza tu modelo, congela todos sus ajustes y lo prepara para recibir datos.

Durante la compilación, se especifica el optimizador que se utilizará para ajustar el modelo a los datos y una función de pérdida. El optimizador de pérdida de red neuronal ( 'adam' ) es un buen optimizador predeterminado que suele funcionar bien. La función de pérdida depende del problema en cuestión. El error cuadrático medio es una función de pérdida habitual y optimiza la predicción de la media, tal y como se hace en la regresión por mínimos cuadrados.

El error absoluto medio optimiza la mediana y se utiliza en la regresión cuantílica. Para este conjunto de datos, la función de pérdida « 'mean_absolute_error' » funciona bastante bien, así que utilízala como función de pérdida.