Standalscaler v Мин Макс. Standardscaler не работает для ANN, но MInMax работает - PullRequest
Новая
       13

Standalscaler v Мин Макс. Standardscaler не работает для ANN, но MInMax работает

1 голос
/ 22 мая 2019

У меня есть набор данных с несколькими функциями и целью. Я использую ANN для прогнозирования. Когда я масштабирую функции, используя MInMax, все работает нормально, и во время компиляции и исправления я получаю хорошие потери и точность.
ОДНАКО, когда я использую StandardScaler(). Прогноз выключен, и затем я заметил, что во время компиляции / подгонки я получаю acc:0.00000 на протяжении всей эпохи.
Просто интересно почему. Я думал, что могу использовать любой (особенно StandardScaler).
Любое предложение?
Спасибо 

Epoch 100/100
404/404 [==============================] - 0s 17us/step - loss: 0.2729 - acc: 0.0000e+00

(когда я использую StandardScaler () !!!)

вот код: 

dataset = pd.read_csv('housing.csv')
#sns.pairplot(dataset)

X=dataset.iloc[:,0:13]
y=dataset.iloc[:,13].values
#StandardScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc2= StandardScaler()
X= sc2.fit_transform(X)
y= y.reshape(-1,1)
y=sc2.fit_transform(y)

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

from keras import Sequential
from keras.layers import Dense

regressor = Sequential()
regressor.add(Dense(units=13, input_dim=13))
regressor.add(Dense(units=1))
regressor.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error',  metrics=['accuracy'])
regressor.fit(X_train,y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=1)
...