Keras之DNN：利用DNN【Input(8)→(12+8)(relu)→O(sigmoid)】模型實作預測新資料(利用糖尿病資料集的八個特征進行二分類預測

輸出結果

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設計思路

實作代碼

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))