使用keras的evaluate()函数在数据集上评估模型，操作很简单，代码如下所示：将特征值数据X和标签值数据Y传递给evaluate()函数，函数将评估结果返回给scores，包括平均损失和配置的其他指标，例如准确率指标。输入的X是n行*8列，输出层是1个神经元，则.predict(X)的输出是n行*1列的二维数组，例如[[0.05], [0.98], [0.49]]。编译操作很简单，只需要一

Mac电脑彻底卸载miniconda

word定义网格后不调整右缩进,不对齐到网格怎么设置

方法：设置里选择 高级--> 语言把 询问是否翻译您所用语言的网页 选上；打开一个英文网页，右键 ——>翻成中文就OK了。右上的翻译按钮也重新出现了

然后整个数据区域进行了升序排列，这时可选中包含有E列中数字为1的数据（这些数据即为奇数行数据），鼠标右键“删除”即删除奇数行。若删2的数据则删除偶数行数据。首先在与数据区域相邻的列中，输入数字1与数字2（各占一个单元格），具体如下图所示。