Построение бинарного прогноза в Python не работает - PullRequest
Новая
       17

Построение бинарного прогноза в Python не работает

1 голос
/ 03 апреля 2020

Я пытаюсь построить некоторые данные для бинарной модели, используя Python, но на графике нет никаких данных, и я не понимаю, почему, у меня нет ошибок, код работает очень быстро, результаты для бинарного режима верны, они показывают мне правильные данные, но не отображают графики, и я не понимаю, почему ... Это мой код python, я получаю ключевую ошибку для ['a cc ']: 

   #Building and Training the Neural Network
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# convert into binary classification problem - heart disease or no heart disease
Y_train_binary = y_train.copy()
Y_test_binary = y_test.copy()

Y_train_binary[Y_train_binary > 0] = 1
Y_test_binary[Y_test_binary > 0] = 1

print(Y_train_binary[:20])
        def create_binary_model():
            # create model
            model = Sequential()
            model.add(Dense(16, input_dim=13, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
            model.add(Dense(8, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
            model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

            # Compile model
            adam = Adam(lr=0.001)
            model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=adam, metrics=['accuracy'])
            return model

        binary_model = create_binary_model()

        print(binary_model.summary())

        # fit the binary model on the training data
        history=binary_model.fit(X_train, Y_train_binary, validation_data=(X_test, Y_test_binary), epochs=200, batch_size=10, verbose = 10)

        import matplotlib.pyplot as plt
        # Model accuracy, here the graph it's not plotted
        plt.plot(history.history['acc'])
        plt.plot(history.history['val_acc'])
        plt.title('Model Accuracy')
        plt.ylabel('accuracy')
        plt.xlabel('epoch')
        plt.legend(['train', 'test'])
        plt.show()
        # Model Losss, here the graph it's not plotted
        plt.plot(history.history['loss'])
        plt.plot(history.history['val_loss'])
        plt.title('Model Loss')
        plt.ylabel('loss')
        plt.xlabel('epoch')
        plt.legend(['train', 'test'])
        plt.show()

        # generate classification report using predictions for categorical model
        from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
        # generate classification report using predictions for binary model 
        binary_pred = np.round(binary_model.predict(X_test)).astype(int)

        print('Results for Binary Model')
        print(accuracy_score(Y_test_binary, binary_pred))
        print(classification_report(Y_test_binary, binary_pred))

Вот как выглядит график на данный момент, мои данные не отображаются: Graph right now

и вот так должен выглядеть как ...: expected output

1 Ответ

1 голос
/ 03 апреля 2020

На самом деле я не знаю, почему, но у меня была эта ошибка раньше: иногда точность в истории модели сохраняется как acc, а иногда accuracy. Это может быть связано с metrics при компиляции модели. В вашем коде это accuracy, так что вы можете попробовать это с: history.history['accuracy'] вместо acc.

...