 Girdi değişkenlerine dayalı olarak bir çıktıyı tahmin edebilen üç girdi ve bir çıktıya sahip bir Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) Sinir Ağı oluşturun.
İşte Keras kitaplığını kullanarak üç girdi ve bir çıktıya sahip bir MLP sinir ağı oluşturmak için bazı örnek Python kodu: ``` from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(units=) 10, aktivasyon='relu', input_dim=3)) model.add(Dense(units=1, aktivasyon='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=[' doğruluk']) `` Yukarıdaki kodda öncelikle gerekli paketleri Keras'tan import ediyoruz. Ardından sıralı bir model oluşturuyoruz ve ona iki yoğun katman ekliyoruz. İlk katman, ReLU aktivasyon fonksiyonuna sahip 10 üniteye ve üç giriş değişkenine karşılık gelen 3 giriş boyutuna sahiptir. İkinci katman, ağın çıktısı olan sigmoid aktivasyon fonksiyonuna sahip bir birime sahiptir. Son olarak, kayıp fonksiyonu olarak ikili çapraz entropiyi, Adam iyileştiriciyi ve değerlendirme ölçütü olarak doğruluğu kullanarak modeli derliyoruz. Tahminlerde bulunabilmesi için genellikle bazı girdi verileri sağlamanız ve modeli eğitmeniz gerekeceğini unutmayın.