टूर्नामेंट बास्केटबॉल डेटा पर मॉडल फिट करें
अब जबकि मॉडल कंपाइल हो चुका है, आप इसे डेटा पर फिट करने के लिए तैयार हैं!
इस अभ्यास में, आप US College Basketball टूर्नामेंट खेलों के स्कोर का एक डेटासेट उपयोग करेंगे. डेटासेट की हर पंक्ति में टीम आईडीज़ team_1 और team_2 इंटेजर के रूप में हैं. इसमें टीमों के बीच का सीड डिफरेंस (सीड टूर्नामेंट कमेटी द्वारा दिए जाते हैं और टीम की ताकत की रैंकिंग दर्शाते हैं) और खेल का स्कोर डिफरेंस भी है (जैसे अगर team_1 5 अंकों से जीतती है, तो स्कोर डिफरेंस 5 होगा).
मॉडल को फिट करने के लिए, आप X वैरिएबल्स का एक मैट्रिक्स देते हैं (इस मामले में एक कॉलम: सीड डिफरेंस) और Y वैरिएबल्स का एक मैट्रिक्स देते हैं (इस मामले में एक कॉलम: स्कोर डिफरेंस).
games_tourney DataFrame और कंपाइल किया हुआ model ऑब्जेक्ट आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ Advanced Deep Learning
अभ्यास निर्देश
seed_diffको इनपुट वैरिएबल औरscore_diffको आउटपुट वैरिएबल के रूप में लेकर मॉडल को फिट करें.- 1 epoch, 128 का batch size, और 10% validation split का उपयोग करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Now fit the model
____(games_tourney_train[____], games_tourney_train[____],
epochs=____,
batch_size=____,
validation_split=____,
verbose=True)