Keras〜回帰、準備から予測まで〜ツイートイントロダクション今までは、データセットの準備やデータの中身を見ることに注力していたようですが今回は全体的な処理の流れをチュートリアルでやるようです。参考サイトそしてもう1つ、前回までは「分類」を行なっていたのに対し今回は「回帰分析」を行うようです。実際にチュートリアルをやってみましたが「回帰分析」がよくわからなかったので今回の学習もよくわからず終いでした。あとで回帰分析も理解したいと思います。初めに「seaborn」パッケージをインストールします。seabornでインストールしました。layersprint(tf.__version__)この後のコードも同様にコピペでいけます。tail()はprintしないと表示しないようです。print(dataset.tail())そして、下のグラフの表示に関しても同様で下のコードを追加してやる必要がありました。columns]引き続きコピペでプログラムを組んでいきます。0_________________________________________________________________それではモデルを試してみてください。10トレーニングデータから試験のバッチを取り、model.predictそれを呼び出します。float32)しかし、NumPyが出力されてもよくわからん。言うのは前回と同じです。モデルを訓練するここもやっぱりコピペでプログラムを書きます。最後に以下のコードを追加してください。その良し悪しは「あなた次第」らしいです。モデルがどのように機能したのか?これまでと同様にコピペでコードを追加します。MPGテストの平均誤差が「2.03MPG」ある。予測を行うここもやっぱりコピペで下が実行結果、参考サイトと違う結果になりました。どこかが間違っているように思える。ソースを見直しました。グラフ表示の設定がまずかったようです。初めの方にある「plot_history(history)」をコメントアウトしました。