2つの出力を持つモデルを学習する
2出力モデルを定義できたので、トーナメントデータにフィットさせましょう。データは games_tourney_train と games_tourney_test に分割してあります。まずは学習用の games_tourney_train を使ってフィットしてください。
このモデルは、トーナメント前のシード情報に加えて、このコースの前半で作成したレギュラーシーズンモデルによるトーナメント前の予測値も使用します。
確認ですが、このモデルは両チームのスコアを予測します。
この演習はコースの一部です
Keras で学ぶ高度な Deep Learning
演習の手順
- 100エポック、バッチサイズ16384で、
games_tourney_trainデータセットにモデルをフィットさせます。 - 入力列は
'seed_diff'と'pred'です。 - 目的変数の列は
'score_1'と'score_2'です。
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
____(games_tourney_train[['____', '____']],
games_tourney_train[['____', '____']],
verbose=True,
____,
____)