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  3. Kerasで学ぶIntroduction to Deep Learning
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Exercise

クロスバリデーションで学習する

見つかった最良のパラメータでモデルを学習しましょう。learning rate は 0.001、50 epochs、batch_size は 128、活性化関数は relu です。

前の演習で作成した create_model() 関数はすぐに使える状態です。特徴量 X とラベル y も読み込まれています。

KerasClassifier オブジェクトを作成する際に、見つかった最良値を指定し、cross_validation 実行時にそれらが使われるようにしてください。

この章の締めくくりとして、breast cancer データセットでチューニング済みの優れたモデルを学習しましょう！

Instructions

100 XP
  • tensorflow.keras の scikit_learn ラッパーから KerasClassifier をインポートします。
  • 見つかった最良パラメータを指定して KerasClassifier オブジェクトを作成します。
  • cross_val_score に model、特徴量、ラベルを渡し、3 分割のクロスバリデーションを実行します。