ダーツ投手で学習する
データセットの準備が整い、モデルも用意できました。いよいよ学習させましょう。
先ほど変換した coordinates 特徴量と competitors ラベルは、coord_train、coord_test と competitors_train、competitors_test に分割されています。
model も読み込まれています。学習データの可視化や、コンソールでの model.summary() の確認も自由に行ってください。
では、ボードの状態だけを見て、誰がどのダーツを投げたのかを判定してみましょう！
この演習はコースの一部です
Kerasで学ぶIntroduction to Deep Learning
演習の手順
- 訓練データで
modelを 200epochs学習させます。 - テストデータで
modelの精度を評価します。
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。
# Fit your model to the training data for 200 epochs
model.____(____,____,____=____)
# Evaluate your model accuracy on the test data
accuracy = ____.____(____, ____)[1]
# Print accuracy
print('Accuracy:', accuracy)