Существует ли функция scikit-learn / keras для нелинейной регрессии? - PullRequest
Новая
       20

Существует ли функция scikit-learn / keras для нелинейной регрессии?

0 голосов
/ 04 мая 2019

Я пытаюсь предсказать некоторые параметры, основанные на других, данные - 24 входа и 1 выход (для 595 дней).

Я уже пытался создать нейронную сеть с 10-кратной перекрестной проверкой , но это дает мне ошибку от 30% до 15% при обучении и 40% при тестировании. 

def create_model():
    model = Sequential()
    # Adding the input layer
    model.add(Dense(24, kernel_initializer='normal', activation='relu', input_shape=(24,)))
    # Adding the hidden layer
    model.add(Dense(50, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    model.add(Dense(50, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    model.add(Dense(50, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    model.add(Dense(50, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    model.add(Dense(50, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    model.add(Dense(50, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    model.add(Dense(50, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    model.add(Dense(50, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
    model.add(Dense(1))
    # Compiling the RNN
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_absolute_percentage_error')

    return model

kf = KFold(n_splits = 10, shuffle = True)
Density = create_model()

Не знаете, как я мог минимизировать ошибку ? Или есть функция для регрессии ?

...