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演習

マルチラベルでの学習

マルチラベルの model の出力例は、[0.76 , 0.99 , 0.66 ] のようになります。確率が 0.5 を超えるものを四捨五入して 1 にすれば、この観測は 3 つすべてのラベルを含むものとして [1,1,1] と分類されます。今回の課題では、これは入力されたセンサー計測値に基づき、ネットワークが「農場の3区画すべてに給水するのが適切」と判断したことを意味します。

これから、作成した model を使って学習と予測を行います。 sensors_train、parcels_train、sensors_test、parcels_test はすでに読み込まれています。

あなたのインテリジェントマシンがどれだけうまく動くか見てみましょう！

指示

100 XP
  • validation_split を 0.2 にして、100 epochs 学習させてください。
  • テストデータを使って model で予測してください。
  • np.round() で preds を四捨五入してください。
  • テストデータでモデルの精度を評価してください。