jameskm69 Ответов: 0

Standardscaler не работает для Энн, но надежная ли


У меня есть набор данных с несколькими объектами и целью. Я использую Энн для предсказания. Когда я масштабирую функции с помощью MInMax, все работает нормально, и во время компиляции и исправления я получаю хорошие потери и точность.
Однако, когда я использую StandardScaler(). Прогноз выключен, а 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).
Есть предложения?
Спасибо

Что я уже пробовал:

Вот этот код
dataset = pd.read_csv('somedata.csv')

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)

Gerry Schmitz

Может быть, все дело в "данных".

jameskm69

Я так не думаю, но он отлично работает/точен для MinMax()

0 Ответов