Значение точности 0 даже после тестирования нескольких функций потерь

Question

Я хочу предсказать цену:

X=dataset.iloc[:,1:12]

Y=dataset.iloc[:,0:1]
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.3)


//this is my neural network
model=Sequential([
    Dense(32,activation='relu',input_shape=(10,)),
    Dense(32,activation='relu'),
    Dense(1,activation='sigmoid'),
])

model.compile(loss='binary_crossentropy',
             optimizer='sgd',
             metrics=['accuracy'])

hist = model.fit(X_train, Y_train,
          batch_size=20, epochs=100,
              validation_data=(X_test, Y_test))

У меня точность 0.
помогите мне решить эту проблему.
Я также изменил свои функции потерь, но точность не увеличивается.

Answer 1

Как отмечается в комментариях, это проблема регрессии, и точность не является хорошей мерой. Проблема заключается в активации слоя и функции потерь. В зависимости от вашей проблемы вы должны использовать одну из комбинаций на изображении