モデルをコンパイルする

モデル作成の最終ステップは、モデルを「コンパイル」することです。モデルを作成したら、データに当てはめる前に必ずコンパイルする必要があります。これによりモデルが確定し、設定が固定され、データを受け入れる準備が整います。

コンパイル時には、データへのフィッティングに使うオプティマイザと損失関数を指定します。'adam' は汎用的にうまく機能する既定のオプティマイザとしておすすめです。損失関数は問題設定によって異なります。平均二乗誤差はよく使われる損失関数で、最小二乗回帰と同様に平均の予測を最適化します。

平均絶対誤差は中央値を最適化し、分位点回帰で使われます。このデータセットでは 'mean_absolute_error' がうまく機能するので、損失関数としてそれを使いましょう。