Modeli eğitme
En eğlenceli kısımdasın. Şimdi modeli eğiteceksin. Tahmin için kullanılacak özellikler NumPy dizisi predictors içinde yüklü ve tahmin edilecek hedef değerler NumPy dizisi target içinde saklı. model önceden yazıldı ve önceki egzersizdeki kodla derlendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Deep Learning'e Giriş
Egzersiz talimatları
model'i eğit. Unutma: İlk argüman tahmin özellikleri (predictors), ikinci argüman tahmin edilecek veriler (target).
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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
____