検証データセットでのモデル精度の評価

ここからは、検証データセットを使ってモデルの精度を監視していきます。モデル定義は model として用意されています。あなたのタスクは、これをコンパイルし、続いてフィットさせるコードを追加することです。各エポックで検証スコアを確認します。

optimizer に 'adam'、loss に 'categorical_crossentropy' を指定してモデルをコンパイルします。各エポックで予測の正解率（accuracy）を確認するには、model.compile() で追加のキーワード引数 metrics=['accuracy'] を指定します。
predictors と target を使ってモデルをフィットします。検証データの割合は 30%（0.3）に設定します。これが各エポックでレポートされます。