所有描述病人的输入变量都是数值。这便于直接用于需要数值输入输出的神经网络, 适合我们第一个 Keras 神经网络。...这是一个非常难回答的问题。这是启发式的,我们通过不断地试错找出最好的网络结构、一般来说,你需要足够大的网络去明白结构对于问题是否有用。在这个例子中, 我们使用三层全连接的结构。...你可以通过 evaluate() 函数在训练集评估你的模型, 使用你训练模型时相同的输出和输出。
这会针对每一个输出-输出产生预测并且收集分数,包括平均损失和其他我们定义的指标,比如准确率。...将这些放在一起
你已经看到用 Keras 创建你的第一个神经网络有多么简单、
运行以上的代码, 将会看到150个迭代中, 每次迭代的损失和准确率,以及最终的模型在训练集上的评估结果, 在我的 CPU 上耗时..., 将会打印出每个输出的预测值。