トーナメントのバスケットボールデータにモデルを適合させる
モデルをコンパイルできたので、いよいよデータに適合させましょう！
この演習では、米国大学バスケットボールのトーナメント試合のスコアデータを使用します。データセットの各行には、整数のチームID team_1 と team_2 が入っています。さらに、両チームのシード差（シードは大会委員会が与える、チームの強さを表すランキング）と、試合の得点差も含まれます（例：team_1 が5点差で勝った場合、得点差は 5）。
モデルを適合させるには、X 変数の行列（この場合は1列：シード差）と、Y 変数の行列（この場合も1列：得点差）を与えます。
games_tourney DataFrame と、コンパイル済みの model オブジェクトは、ワークスペースで利用できます。
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
- 入力変数に
seed_diff、出力変数にscore_diffを用いてモデルを学習させてください。 - エポック数は1、バッチサイズは128、検証用の分割は10%にしてください。
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。
# Now fit the model
____(games_tourney_train[____], games_tourney_train[____],
epochs=____,
batch_size=____,
validation_split=____,
verbose=True)