Um cientista de dados deseja analisar um conjunto de dados t...

O código implementa um modelo de classificação, pois a ativação linear na última camada indica que a saída será categórica. 

A normalização dos dados de entrada não é necessária para redes neurais, pois o algoritmo Adam, já ajusta os pesos automaticamente.

A arquitetura do modelo está incorreta, pois redes neurais para regressão devem sempre conter uma camada de ativação softmax na saída.

O código cria um modelo de aprendizado profundo para regressão, onde os valores de entrada são normalizados e a saída é uma variável contínua, tornando adequada a ativação linear na última camada.

O código não funcionará corretamente, porque a normalização MinMaxScaler não é compatível com redes neurais em TensorFlow/Keras.