Entraîner le modèle sur les données de basketball du tournoi

Maintenant que le modèle est compilé, vous êtes prêt à l'entraîner sur des données!

Dans cet exercice, vous utiliserez un jeu de données de pointages provenant de matchs du tournoi de basketball universitaire américain. Chaque ligne du jeu de données contient les identifiants des équipes : team_1 et team_2, sous forme d'entiers. On y trouve aussi la différence de classement entre les équipes (les classements sont attribués par le comité du tournoi et représentent la force des équipes) ainsi que la différence de pointage du match (p. ex., si team_1 gagne par 5 points, la différence de pointage est 5).

Pour entraîner le modèle, vous fournissez une matrice de variables X (dans ce cas, une seule colonne : la différence de classement) et une matrice de variables Y (ici aussi une seule colonne : la différence de pointage).

Le DataFrame games_tourney, ainsi que l'objet model déjà compilé, sont disponibles dans votre environnement de travail.

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Machine Learning avancé avec Keras

Instructions de l’exercice

Entraînez le modèle avec seed_diff comme variable d'entrée et score_diff comme variable de sortie.
Utilisez 1 époque, une taille de lot de 128 et une fraction de validation de 10 %.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Now fit the model
____(games_tourney_train[____], games_tourney_train[____],
          epochs=____,
          batch_size=____,
          validation_split=____,
          verbose=True)

Modifier et exécuter le code

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SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

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

Exercice en cours

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 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