Я собрал регрессионную модель keras
, чтобы предсказать цены на жилье в Калифорнии, используя данные о жилье, и они не выводятся правильно.
Можно увидеть полный код в [google colabs] [1]:
Я думаю, что масштабировал его правильно и ввел правильные переменные, но я использовал код из задачи классификации для моделированиятак что это может быть не правильно.
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(hous.drop('median_house_value', axis=1))
y = hous['median_house_value'].values
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
random_state=22,
test_size=0.2)
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(6,), activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.compile(Adam(lr=0.05),
loss='mean_squared_error',
metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, verbose=2,
validation_split=0.4)
y_pred = np.log(X_test)
y_test_class = np.log(y_test, axis=1)
y_pred_class = np.log(y_pred, axis=1)
Результат:
Epoch 50/50
- 1s - loss: 5401748800.5233 - accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 5651061434.0796 - val_accuracy: 0.0000e+00
/Users/Avi/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:18: RuntimeWarning: invalid value encountered in log
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-48-4f45ffa7384b> in <module>
18 y_pred = np.log(X_test)
19
---> 20 y_test_class = np.log(y_test, axis=1)
21 y_pred_class = np.log(y_pred, axis=1)
22
TypeError: 'axis' is an invalid keyword to ufunc 'log'"
[1]: https://drive.google.com/file/d/1dcUuTVVDGwxHn2O5qqJk0wgiEf83MslN/view?usp=sharing