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()