Antrenarea modelului
Ai ajuns la partea cea mai interesantă. Acum vei antrena modelul. Reamintește-ți că datele folosite ca atribute predictive sunt încărcate într-un array NumPy numit predictors, iar datele de prezis sunt stocate într-un array NumPy numit target. model-ul tău este deja scris și a fost compilat cu codul din exercițiul anterior.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în Deep Learning în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Antrenează
model-ul. Reține că primul argument reprezintă atributele predictive (predictors), iar datele de prezis (target) constituie al doilea argument.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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
____