レギュラーシーズンの学習データにモデルをフィットする
完全なチーム強度モデルを定義できたので、さっそくバスケットボールのデータにフィットさせましょう。今回は入力が2つあるため、入力データはリストとして渡す必要があります。
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
games_seasonから'team_1'と'team_2'列をそれぞれinput_1とinput_2に代入します。- 目的変数には
games_seasonの'score_diff'列を使います。 - エポック数を1、バッチサイズを2048、検証データの割合を10%にしてモデルをフィットします。
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。
# Get the team_1 column from the regular season data
input_1 = games_season[___]
# Get the team_2 column from the regular season data
input_2 = games_season[___]
# Fit the model to input 1 and 2, using score diff as a target
____(____,
____,
epochs=____,
batch_size=____,
validation_split=____,
verbose=True)