मॉडल को कंपाइल करें

मॉडल बनाने का आख़िरी चरण उसे कंपाइल करना है। आपने अब एक मॉडल बना लिया है, तो उसे डेटा पर फिट करने से पहले कंपाइल करना ज़रूरी है। इससे आपका मॉडल फाइनल हो जाता है, उसकी सारी सेटिंग्स फ्रीज़ हो जाती हैं, और वह डेटा लेने के लिए तैयार होता है।

कंपाइल करते समय, आप वह optimizer चुनते हैं जिसके ज़रिए मॉडल को डेटा पर फिट किया जाएगा, और एक loss function तय करते हैं। 'adam' एक अच्छा डिफ़ॉल्ट optimizer है और आम तौर पर बढ़िया काम करता है। Loss function समस्या के प्रकार पर निर्भर करता है। Mean squared error एक कॉमन loss function है और mean की भविष्यवाणी को ऑप्टिमाइज़ करता है, जैसा कि least squares regression में होता है।

Mean absolute error median के लिए ऑप्टिमाइज़ करता है और quantile regression में इस्तेमाल होता है। इस डेटासेट के लिए 'mean_absolute_error' काफ़ी अच्छा काम करता है, तो इसे ही अपने loss function के रूप में इस्तेमाल करें.