# モデルの学習 model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.2) これの
このコードは、与えられた訓練データを使用してモデルの学習を行う部分です。具体的には、次のような役割を果たしています。
x_train: 訓練データの入力特徴量を表すNumPy配列。y_train: 訓練データのラベルを表すNumPy配列。batch_size: ミニバッチのサイズを指定します。ミニバッチ学習を行う際に、一度にモデルに渡すサンプル数を指定します。ここでは64としています。epochs: エポック数を指定します。1つのエポックは、訓練データセット全体を一度使用して学習を行うことを指します。ここでは10エポック分の学習を行います。validation_split: 訓練データの一部を検証データとして分割し、その上でモデルの性能を監視します。ここでは、訓練データの20%を検証データとして使用します。
このコードは、指定されたミニバッチサイズで指定されたエポック数だけモデルを訓練し、訓練中に検証データを用いてモデルの性能を評価します。