Как указать выходные данные для прогнозирования в Keras Sequential с использованием Pandas - PullRequest
Новая
       14

Как указать выходные данные для прогнозирования в Keras Sequential с использованием Pandas

1 голос
/ 05 июля 2019

Я только начинающий в Керасе, и я пытаюсь научиться регрессии.У меня есть пример данных, таких как 

      Type  Price    EPS   Worth     PE
11     1    309  42.57  174.31   7.54
12     1    246  15.48  166.85  21.06
13     1    245  16.51  129.41  15.75
14     1    214  14.45  147.11  15.86
15     1    213  11.71  137.87  19.98

Я пытаюсь предсказать цену.Итак, что я сделал до сих пор - создал последовательную модель, подобную этой 

def build_model():
    model = Sequential()

    model.add(Dense(12,activation='relu',input_shape=(4,)))
    model.add(Dense(8,activation='relu'))
    model.add(Dense(1))

    model.compile(loss='mse',optimizer='adam',metrics=['mae','mse'])

    return model

, а затем попытался предсказать значения, подобные этой 

example_batch = yo[:5]
model = build_model()
model.summary()
example_result = model.predict(example_batch)

yo - этот фрейм данных без price

    Type    EPS   Worth     PE
11     1  42.57  174.31   7.54
12     1  15.48  166.85  21.06
13     1  16.51  129.41  15.75
14     1  14.45  147.11  15.86
15     1  11.71  137.87  19.98

Моя модель предсказала значения, но это не Цена.Поэтому мой вопрос заключается в том, как мне указать модель Predict Price на основе всей другой информации.

...