Keras之DNN：利用DNN【Input(8)→(12+8)(relu)→O(sigmoid)】模型實現預測新數據(利用糖尿病數據集的八個特征進行二分類預測

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設計思路

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實現代碼

后期更新……

model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(24, input_dim=16, activation='relu')) #？ model.add(Dense(48, input_dim=24, activation='relu')) #？ model.add(Dense(8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])model.fit(X, Y, epochs=150, batch_size=10)scores = model.evaluate(X, Y) print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Keras之DNN：利用DNN【Input(8)→(12+8)(relu)→O(sigmoid)】模型实现预测新数据(利用糖尿病数据集的八个特征进行二分类预测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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