потеря NAN при использовании керас обучения ANN классификации - PullRequest
Новая
       6

потеря NAN при использовании керас обучения ANN классификации

0 голосов
/ 26 февраля 2019

У меня есть некоторые данные и я хочу их классифицировать. 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 2474 entries, 0 to 5961
Data columns (total 4 columns):
Age                             2474 non-null int64
Pre_Hospitalization_Disposal    2474 non-null object
Injury_to_hospital_time         2474 non-null float64
Discharge_results               2474 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(2), object(1)
memory usage: 96.6+ KB

Возраст, Pre_Hospitalization_Disposal, Injury_to_hospital_time - данные объекта.

Discharge_results хочет прогнозировать.

У меня естьпроверьте мои данные не нулевые

Кто-нибудь может мне помочь?Большое спасибо !!

1 Ответ

0 голосов
/ 26 февраля 2019

Похоже, что есть несоответствие между вашими ярлыками и потерей обучения.Потеря sparse_categorical_crossentropy относится к моделям классификации с несколькими категориями.Если вы хотите использовать эту потерю, ваши метки должны быть целыми числами (индекс правильной категории), но я вижу в вашем коде, что ваши метки являются плавающими: 

trainY = train["Discharge_results"].astype('float')

Более того, последний плотный слой вашей моделидолжно иметь n_classes скрытых единиц вместо 1.

Если ваши метки действительно плавающие, вы, вероятно, работаете над проблемой регрессии и должны использовать другую функцию потерь (например, mean_squared_error).

...