ВСЕ значения NaN после точности обучаются с использованием проверки К-кросс - PullRequest
Новая
       4

ВСЕ значения NaN после точности обучаются с использованием проверки К-кросс

0 голосов
/ 01 февраля 2020 
    from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
    from sklearn.model_selection import cross_val_score
    def build_classifier():
        classifier = Sequential()
        classifier.add(Dense(units = 6, activation = 'relu', input_dim = 11, kernel_initializer = 
        'uniform'))
        classifier.add(Dense(units = 6, activation = 'relu', kernel_initializer = 'uniform'))
        classifier.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid', kernel_initializer = 'uniform'))
        classifier.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
        return classifier

    classifier = KerasClassifier(build_fn = build_classifier, batch_size = 10, epochs = 100)
    accuracies = cross_val_score(estimator = classifier, X = X_train, y = y_train, cv = 10, n_jobs = -1)

/ Этот код кажется довольно чистым, но проверка K_cross не работает. Возвращает Nan и работает довольно быстро, в отличие от всех процессоров /

...