Importação de dados.

Para treinar um modelo no Keras usando dados de fontes externas como Excel, SQL, ou CSV, siga os passos abaixo:

1. CSV: Use pandas para carregar o CSV.

   import pandas as pd data = pd.read_csv('caminho/do/arquivo.csv') X = data.drop('target_column', axis=1) # Features y = data['target_column'] # Target

2. Excel: Use pandas para carregar o Excel.

   data = pd.read_excel('caminho/do/arquivo.xlsx')

3. SQL: Use pandas com conexão SQL.

   import pandas as pd import sqlite3 conn = sqlite3.connect('banco_de_dados.db') data = pd.read_sql('SELECT * FROM tabela', conn)

4. Pré-processamento: Após carregar os dados, normalize ou padronize conforme necessário (usando sklearn.preprocessing).

5. Divisão de dados: Separe os dados em treino e teste.

   from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

6. Modelo Keras: Crie e treine o modelo Keras.

   from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense

   model = Sequential() model.add(Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

   model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

Após isso, seu modelo estará pronto para ser treinado com os dados importados.