Рассчитать Y с новыми значениями X с регрессией нейронной сети

Question

Я строю регрессию нейронной сети с помощью Keras, и мне нужно предсказать следующее значение Y с новым вводом данных.

т.е. (Исторические данные)

• AB C DEFGHI

• 0 60 65,0 8450 7 5 2003 2003 196,0 706

• 1 20 80,0 9600 6 8 1976 1976 0,0 978

• 2 60 68,0 11250 7 5 2001 2002 162,0 486

• 3 70 60,0 9550 7 5 1915 1970 0,0 216

• 4 60 84,0 14260 8 5 2000 2000 350,0 655

где: Y (I) = B0 + B1X1 + B2X2 ... [A, B, C, D] тогда моя модель нейронной сети подгоняется (model.fit)

Моя следующая строка с новым вводом данных:

• 5 24 43,0 8000 9 10 1200 5000 170 Новое значение

Итак, мне нужно предсказать это новое значение (пустое пространство) с новыми данными (24, 43, 8000 ...) с обученной сетью (веса ...)

как я могу это сделать?

Answer 1

Вы можете использовать прогнозирование, как и так

Xnew = [[...], [...]]
test_predictions = model.predict(Xnew)

Здесь является примером