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
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输出结果
设计思路
实现代码
输出结果
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设计思路
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))
