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[問題] keras 預測程式 新手請教

看板DataScience作者 (yarfa)時間2年前 (2022/08/03 20:01), 編輯推噓3(3推 0噓 13→)
留言16則, 4人參與, 2年前最新討論串1/1
各位大家好，因為工作需求，開始接觸python，這次的目的是，當我有1000筆長和寬資訊 （簡稱X1和Y1)，與放了5天後的1000筆長和寬（簡稱X2和Y2)，要去找出放5天的漲縮係數 ，未來有新資料，可以預測5天後的結果。 因為數據不是線性的，我找了keras的預測模型，程式如下圖，先用文字描述，我見了一 個model，input layer2（因為有X1和Y1)，hidden 2層，與output layer2(因為有X2和Y2 )。 model跑完後，我用model.predict的功能，但出來的predict結果怎麼會跟實際值落差很 大，我明明長度是1.1-0.99cm，但我predict跑出來的都是2或3，是不是我activation設 錯，還是loss用錯，想來請教各位，感謝 https://i.imgur.com/dMUxLH8.jpg
-- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.72.9.9 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1659528070.A.6E9.html
推
08/03 20:15, 2年前 , 1F
你應該改 Loss function Binary Cross entropy 是拿來
08/03 20:15, 1F
→
08/03 20:15, 2年前 , 2F
二分的
08/03 20:15, 2F
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08/03 20:17, 2年前 , 3F
看看你這支有沒有內建 MSE 方法，沒有的話土炮一下，應
08/03 20:17, 3F
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08/03 20:17, 2年前 , 4F
該會有效改善預測數據。
08/03 20:17, 4F
推
08/03 20:19, 2年前 , 5F
但最好還是想一下你那個數據是什麼啦，這樣比較好找到
08/03 20:19, 5F
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08/03 20:19, 2年前 , 6F
適合的 Loss function
08/03 20:19, 6F
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08/03 20:42, 2年前 , 7F
你好，感謝回答，我把二分法改成Mse了，數值是有更接近，
08/03 20:42, 7F
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08/03 20:42, 2年前 , 8F
但有一個點怪怪的，我明明長度都是1.1-0.9，但我預測出來
08/03 20:42, 8F
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08/03 20:42, 2年前 , 9F
的都是0.9x，怎麼都沒大於1的
08/03 20:42, 9F
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08/03 21:42, 2年前 , 10F
這個不適合直接丟進神經網路，你需要更多的特徵
08/03 21:42, 10F
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08/03 21:42, 2年前 , 11F
請先驗知識做特徵工程
08/03 21:42, 11F
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08/03 22:44, 2年前 , 12F
了解，我研究看看 感謝
08/03 22:44, 12F
推
08/04 16:16, 2年前 , 13F
試試late
08/04 16:16, 13F
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08/04 16:16, 2年前 , 14F
Lstm
08/04 16:16, 14F
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08/04 16:19, 2年前 , 15F
然後先做資料清洗和特徵篩選
08/04 16:19, 15F
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08/05 08:49, 2年前 , 16F
感謝各位回答，目前有些出一版了！超感動
08/05 08:49, 16F
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