Навчання моделі
Найцікавіша частина — попереду. Тепер ви навчите модель. Нагадаємо: дані з ознаками для передбачення завантажено в масив NumPy predictors, а дані, які потрібно передбачити, збережено в масиві NumPy target. Ваша model уже підготовлена: її створено та скомпільовано кодом з попередньої вправи.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до Deep Learning у Python
Інструкції до вправи
- Навчіть
model. Пам'ятайте: перший аргумент — це ознаки для передбачення (predictors), а дані для передбачення (target) — другий аргумент.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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
____