Introduction

• 以下將使用房價預測數據集實踐回歸模型示例
  • sklearn.datasets.fetch_california_housing

model建立

在建立model時，回歸模型最後的輸出層不像分類模型是輸出若干個分類，應該為一個數字，故最後的輸出層應該只有一個單元

• 但神經網路中間仍能自定義若干個 Dense layer

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model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Dense(30,activation="relu",input_shape=x_train.shape[1:]),
    keras.layers.Dense(1),
])

損失函數

線性回歸求目標函數，通常使用均方誤差(mean squared error)

• http://www.taroballz.com/2018/12/08/DL_linearRegression/

配置訓練模型(compile)

• https://keras.io/zh/models/sequential/#compile

Example