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線形回帰をセットアップする

単回帰（univariate linear regression）は、1つの特徴量と目的のテンソルとの関係を捉えます。この演習では、物件の敷地面積と価格を使います。動画で説明したとおり、両方のテンソルの自然対数を取り、price_log と size_log として用意されています。

この演習では、モデルと損失関数を定義します。その後、intercept と slope の2つの異なる値に対して損失関数を評価します。予測値は intercept + features*slope で与えられる点を思い出してください。さらに、keras.losses.mse() が利用可能です。また、slope と intercept は変数として定義済みです。

Instruktioner

100 XP
  • intercept、features、slope を使い、add() や multiply() を使わずに線形回帰の予測値を返す関数を定義します。
  • モデルの変数である intercept と slope を引数として追加し、loss_function() を完成させます。
  • targets と predictions を用いて平均二乗誤差を計算します。