Настройте среду
Импортировать модули, которые мы собираемся использовать
Установите наши данные
Мы используем Титаник: Машинное обучение после катастрофы в качестве примера набора данных.
- Прочтите набор данных
- Разберитесь с отсутствующим значением
- Перекодировать переменные
- Проверить распределение целевой переменной
Подготовить данные для моделирования
- Разделить данные (X, y)
- Преобразовать в массив NumPy
Построить, скомпилировать, подогнать модель
- Используйте последовательный API для построения вашей модели
- Укажите оптимизатор (rmsprop или Adam)
- Установите функцию потерь (binary_crossentropy)
- Подгоните модель (создайте новую переменную под названием «история», чтобы вы могли оценить кривые обучения)
- Обратные вызовы EarlyStopping для предотвращения переобучения (терпение 10)
Оцените модель
- Кривые обучения (потеря)
- Кривые обучения (точность)
- Матрица путаницы
