将模型拟合到锦标赛篮球数据

现在模型已经编译完毕，您可以开始用数据来拟合它了！

在本练习中，您将使用一份美国大学篮球锦标赛比赛的得分数据集。数据集的每一行都有球队 ID：team_1 和 team_2（整数）。它还包含两队的种子差（种子由锦标赛委员会指定，用于表示球队实力排名）以及比赛的得分差（例如，如果 team_1 以 5 分获胜，则得分差为 5）。

要拟合模型，您需要提供一个 X 变量矩阵（本例中为 1 列：种子差）和一个 Y 变量矩阵（本例中为 1 列：得分差）。

games_tourney 数据框以及已编译好的 model 对象已在您的工作区中可用。

本练习是课程的一部分

使用 Keras 的高级深度学习

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练习说明

使用 seed_diff 作为输入变量、score_diff 作为输出变量来拟合模型。
使用 1 个 epoch、批大小为 128，并设置 10% 的验证集划分。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Now fit the model
____(games_tourney_train[____], games_tourney_train[____],
          epochs=____,
          batch_size=____,
          validation_split=____,
          verbose=True)

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