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チューニング用にモデルを準備する

二値分類モデルのハイパーパラメータをチューニングして、breast cancer データセットの分類性能を高めましょう。

モデルを sklearn の estimator に変換する最初のステップは、それを作成する関数を用意することでしたね。ハイパーパラメータのチューニングは、その関数が受け取る引数を変化させて行うため、この関数定義が重要です。

学習率と活性化関数の両方を引数として受け取るシンプルな create_model() 関数を作成してください。Adam オプティマイザーは tensorflow.keras.optimizers からオブジェクトとしてインポート済みなので、その学習率パラメータも変更できます。

คำแนะนำ

100 XP
  • Adam オプティマイザーオブジェクトの学習率を、引数で渡された値に設定します。
  • 中間（隠れ）層の活性化関数を、引数で渡された関数に設定します。
  • .compile() メソッドに、オプティマイザーと binary cross-entropy の損失を渡します。