# أول شبكة عصبية مع البرنامج التعليمي keras
من Loadtxt الاستيراد numpy
من Tensorflow.keras.models استيراد تسلسلي
من Tensorflow.keras.layers استيراد كثيف

# تحميل مجموعة البيانات
#data\_path = "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/"
#yearsBase,meanBase = np.loadtxt(data\_path + 'file.csv', delimiter=',', unpack=True)
مجموعة البيانات = Loadtxt('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/pima.csv', delimiter=',')

# مقسمة إلى متغيرات الإدخال (X) والإخراج (y).
X = مجموعة البيانات[:,0:8]
ص = مجموعة البيانات[:،8]

طباعة (خ)

# تحديد نموذج كيراس
النموذج = متسلسل ()
model.add(Dense(12, input\_shape=(8,),activation='relu'))
model.add(Dense(8,activation='relu'))
model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))
# تجميع نموذج كيراس
model.compile(loss='binary\_crossentropy', محسن='adam', metrics=['accuracy'])
# تناسب نموذج keras في مجموعة البيانات
model.fit(X, y, Epochs=150, Batch\_size=10)
# تقييم نموذج كيراس
\_، الدقة = model.evaluate(X, y)
طباعة ("الدقة: %.2f" % (الدقة\*100))
{"source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped", "kind": "human", "evolved_from": null}