モデルの学習と評価

新しいモデルを定義できたので、まずはレギュラーシーズンのバスケットボールデータに当てはめましょう。

前の演習で学習した（レギュラーシーズンデータで訓練済みの）model を使って、トーナメント戦のデータ（games_tourney）でモデルを評価します。

この演習はコースの一部です

Keras で学ぶ高度な Deep Learning

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演習の手順

games_season データセットに対して、入力に 'team_1'、'team_2'、'home' の各列を、目的変数に 'score_diff' 列を用いてモデルを学習します。
エポック数は 1、検証データの割合は 10%、バッチサイズは 2048 として学習します。
同じ入力と出力を用いて、games_tourney でモデルを評価します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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))

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