Ajuste do modelo
Você está na parte mais divertida. Agora você ajustará o modelo. Lembre-se de que os dados a serem usados como recursos preditivos são carregados em uma matriz NumPy chamada predictors e os dados a serem previstos são armazenados em uma matriz NumPy chamada target. Seu site model está pré-escrito e foi compilado com o código do exercício anterior.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à aprendizagem profunda em Python
Instruções de exercício
- Ajuste o
model. Lembre-se de que o primeiro argumento são os recursos preditivos (predictors), e os dados a serem previstos (target) são o segundo argumento.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Import necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# Fit the model
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