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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。

Instruktioner

100 XP
  • 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。