Entraîner le modèle et l'évaluer

Vous avez maintenant défini un nouveau modèle ; entraînez-le avec les données de la saison régulière au basketball.

Utilisez le model que vous avez entraîné à l'exercice précédent (qui a été entraîné sur les données de la saison régulière) et évaluez ce modèle sur les données des matchs de tournoi (games_tourney).

Cette activité fait partie du cours

Machine Learning avancé avec Keras

Instructions de l’exercice

Entraînez le modèle sur l'ensemble de données games_season, en utilisant les colonnes 'team_1', 'team_2' et 'home' comme entrées, et la colonne 'score_diff' comme cible.
Entraînez le modèle avec 1 époque, une séparation de validation de 10 % et une taille de lot de 2048.
Évaluez le modèle sur games_tourney, en utilisant les mêmes entrées et sorties.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Fit the model to the games_season dataset
____([____, ____, ____],
          ____,
          epochs=____,
          verbose=____,
          validation_split=____,
          batch_size=____)

# Evaluate the model on the games_tourney dataset
print(____.____(____, ____, verbose=False))

Modifier et exécuter le code

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Machine Learning avancé avec Keras

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4.8+

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Dans ce chapitre, vous vous familiariserez avec les bases de l'API fonctionnelle de Keras. Vous construirez un simple réseau fonctionnel à l'aide de blocs de construction fonctionnels, l'ajusterez aux données et produirez des prédictions.

Exercise 1: Couches d'entrée et denses dans Keras Exercise 2: Couches d'entrée Exercise 3: Couches denses Exercise 4: Couches de sortie Exercise 5: Créer et compiler un modèle Exercise 6: Construire un modèle Exercise 7: Compiler un modèle Exercise 8: Visualiser un modèle Exercise 9: Ajuster et évaluer un modèle Exercise 10: Entraîner le modèle sur les données de basketball du tournoi Exercise 11: Évaluer le modèle sur un ensemble de test

Dans ce chapitre, vous créerez des réseaux à deux entrées qui exploitent des plongements catégoriels pour représenter des données à forte cardinalité, des couches partagées pour définir des blocs réutilisables, et des couches de fusion pour réunir plusieurs entrées en une seule sortie. À la fin du chapitre, vous aurez les bases nécessaires pour concevoir des réseaux neuronaux avec des flux de données complexes.

Exercise 1: Plongements de catégories Exercise 2: Définir la recherche d'équipe Exercise 3: Définir le modèle d'équipe Exercise 4: Couches partagées Exercise 5: Définir deux entrées Exercise 6: Rechercher les deux entrées dans le même modèle Exercise 7: Couches de fusion Exercise 8: Couche de sortie à l'aide d'une couche partagée Exercise 9: Modèle avec deux entrées et une sortie Exercise 10: Prédire à partir de votre modèle Exercise 11: Ajuster le modèle aux données d'entraînement de la saison régulière Exercise 12: Évaluer le modèle sur les données de test du tournoi

Dans ce chapitre, vous étendrez votre modèle à 2 entrées vers 3 entrées et apprendrez à utiliser les fonctions summary et plot de Keras pour comprendre les paramètres et la topologie de vos réseaux neuronaux. À la fin du chapitre, vous saurez comment passer d'un modèle à 2 entrées à un modèle à 3 entrées et au-delà.

Exercise 1: Modèles à trois entrées Exercise 2: Créer une couche d'entrée pour domicile vs visiteur Exercise 3: Créer et compiler un modèle Exercise 4: Entraîner le modèle et l'évaluer

Exercice en cours

Exercise 5: Résumer et tracer des modèles Exercise 6: Résumés de modèle Exercise 7: Tracer des modèles Exercise 8: Empiler des modèles Exercise 9: Ajouter les prédictions du modèle aux données du tournoi Exercise 10: Créer une couche d'entrée avec plusieurs colonnes Exercise 11: Ajuster le modèle Exercise 12: Évaluer le modèle

Dans ce chapitre, vous construirez des réseaux neuronaux avec plusieurs sorties, qui peuvent servir à résoudre des problèmes de régression à cibles multiples. Vous bâtirez aussi un modèle qui résout simultanément un problème de régression et un problème de classification.

Exercise 1: Modèles à deux sorties Exercise 2: Modèle simple à deux sorties Exercise 3: Ajuster un modèle avec deux sorties Exercise 4: Examiner le modèle (I)Exercise 5: Évaluer le modèle Exercise 6: Modèle unique pour la classification et la régression Exercise 7: Classification et régression dans un seul modèle Exercise 8: Compiler et entraîner le modèle Exercise 9: Inspecter le modèle (II)Exercise 10: Évaluer sur de nouvelles données avec deux mesures Exercise 11: Récapitulatif