Я пытаюсь закодировать простую нейронную сеть, чтобы предсказать общее количество случаев короны с учетом множества факторов, связанных с каждой страной. Однако при использовании созданного мной набора данных точность 0,0000e + 00. Хотя я пробовал этот код на другом наборе данных, который я скачал в Интернете относительно цен на жилье, точность повысилась до 60%. Оба набора данных содержат около 200 строк.
Вот мой код ниже.
import pandas as pd
df = pd.read_excel (r'Dataset2.xlsx', sheet_name='class 2')
df.head()
dataset = df.values
X = dataset[:,1:7]
Y = dataset[:,7]
from sklearn import preprocessing
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
X_scale = min_max_scaler.fit_transform(X)
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, Y, test_size=0.1, random_state=4)
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential([ Dense(32, activation='relu', input_shape=(6,)), Dense(32, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid'),])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse',metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=25, batch_size=32, verbose=1, validation_data=(X_test,y_test))
Также здесь снимок экрана моего набора данных .