Mulai sekarangMulai gratis

Melatih model

Anda berada di bagian paling menyenangkan. Sekarang Anda akan melatih modelnya. Ingat bahwa data yang digunakan sebagai fitur prediktif telah dimuat dalam array NumPy bernama predictors dan data yang akan diprediksi disimpan dalam array NumPy bernama target. model Anda sudah disiapkan dan telah dikompilasi dengan kode dari latihan sebelumnya.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pengantar Deep Learning dengan Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Latih model. Ingat bahwa argumen pertama adalah fitur prediktif (predictors), dan data yang akan diprediksi (target) adalah argumen kedua.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Import necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Fit the model
____
Edit dan Jalankan Kode