Ajuste um modelo com duas saídas

Agora que você definiu seu modelo de 2 saídas, ajuste-o aos dados do torneio. Eu dividi os dados em games_tourney_train and games_tourney_test, então usa o conjunto de treinamento para ajustar por enquanto.

Esse modelo vai usar as classificações pré-torneio, além das suas previsões pré-torneio do modelo da temporada regular que você criou antes neste curso.

Só pra lembrar, esse modelo vai prever os resultados de ambos os times.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado profundo avançado com Keras

Instruções do exercício

Ajuste o modelo ao conjunto de dados “ games_tourney_train ” usando 100 épocas e um tamanho de lote de 16384.
As colunas de entrada são 'seed_diff' e 'pred'.
As colunas de destino são 'score_1' e 'score_2'.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Fit the model
____(games_tourney_train[['____', '____']],
  		  games_tourney_train[['____', '____']],
  		  verbose=True,
  		  ____,
  		  ____)

Editar e executar o código

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IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Neste capítulo, você vai se familiarizar com o básico da API funcional do Keras. Você vai montar uma rede funcional simples usando blocos de construção funcionais, ajustá-la aos dados e fazer previsões.

Exercise 1: Camadas de entrada e densas do Keras Exercise 2: Camadas de entrada Exercise 3: Camadas densas Exercise 4: Camadas de saída Exercise 5: Crie e compile um modelo Exercise 6: Crie um modelo Exercise 7: Compile um modelo Exercise 8: Visualize um modelo Exercise 9: Ajustar e avaliar um modelo Exercise 10: Ajuste o modelo aos dados do torneio de basquete.Exercise 11: Avalie o modelo em um conjunto de testes

Neste capítulo, você vai criar redes de duas entradas que usam embeddings categóricos pra representar dados de alta cardinalidade, camadas compartilhadas pra especificar blocos de construção reutilizáveis e camadas de mesclagem pra juntar várias entradas em uma única saída. Ao final deste capítulo, você vai ter os fundamentos básicos para projetar redes neurais com fluxos de dados complexos.

Exercise 1: Incorporações de categorias Exercise 2: Definir pesquisa de equipe Exercise 3: Definir modelo de equipe Exercise 4: Camadas compartilhadas Exercise 5: Definindo duas entradas Exercise 6: Procure as duas entradas no mesmo modelo Exercise 7: Juntar camadas Exercise 8: Camada de saída usando camada compartilhada Exercise 9: Modelo usando duas entradas e uma saída Exercise 10: Preveja a partir do seu modelo Exercise 11: Ajuste o modelo aos dados de treinamento da temporada regular.Exercise 12: Avalie o modelo com os dados de teste do torneio.

Neste capítulo, você vai expandir seu modelo de 2 entradas para 3 entradas e aprender a usar as funções summary e plot do Keras para entender os parâmetros e a topologia das suas redes neurais. No final do capítulo, você vai entender como estender um modelo de 2 entradas para 3 entradas e mais.

Exercise 1: Modelos de três entradas Exercise 2: Crie uma camada de entrada para jogos em casa e fora de casa.Exercise 3: Crie um modelo e compile-o Exercise 4: Ajuste o modelo e avalie Exercise 5: Resumindo e traçando modelos Exercise 6: Resumos dos modelos Exercise 7: Modelos de plotagem Exercise 8: Modelos empilháveis Exercise 9: Adicione as previsões do modelo aos dados do torneio.Exercise 10: Crie uma camada de entrada com várias colunas Exercise 11: Ajuste o modelo Exercise 12: Avalie o modelo

Neste capítulo, você vai criar redes neurais com várias saídas, que podem ser usadas pra resolver problemas de regressão com vários alvos. Você também vai criar um modelo que resolve um problema de regressão e um problema de classificação ao mesmo tempo.

Exercise 1: Modelos com duas saídas Exercise 2: Modelo simples de duas saídas Exercise 3: Ajuste um modelo com duas saídas

Exercício atual

Exercise 4: Dá uma olhada no modelo (I)Exercise 5: Avalie o modelo Exercise 6: Modelo único para classificação e regressão Exercise 7: Classificação e regressão em um modelo Exercise 8: Compile e ajuste o modelo Exercise 9: Dá uma olhada no modelo (II)Exercise 10: Avalie novos dados com duas métricas Exercise 11: Conclusão