keras：精度を向上させるテクニックを教えてください。

Question

kerasで機械学習を行っています。

画像ではなく、数値データです。

600行×200列のデータ群
0,1の2値分類

精度（正解度）が70%程度で頭打ちです。

バッチサイズやエポック数、中間層の数、Dropout　などなど
いろいろ変化させてみましたが、あまり変化ありません。

何か精度が向上するテクニックをご存じでしたら、
ご指導を願いいたします。

Answer 1

とりあえず、ニューラルネットワークの前にロジスティック回帰、SVM、ランダムフォレストあたりを試してみてください。

テーブルデータの二値分類程度のタスクは、古典的な機械学習の方がうまくいくことも多いです。

あとは特徴量のスケーリングも試すといいでしょう。

Comments

[python_2019]

ご指導ありがとうございます。
ロジスティック回帰、SVM、ランダムフォレスト、ベイズについても実施してみたのですが、同程度の精度でした。

特徴量のスケーリングとはどのようにすればよいでしょうか？

どうぞよろしくお願いいたします。

[hayataka2049]

sklearnのStandardScalerなどを利用するのが簡単かと思います。

[python_2019]

ありがとうございます。
一度、試してみます。

[python_2019]

その後、時間がかかりましたが、ご指導頂いた通り、特徴量のスケーリングを実施したら、精度が向上しました。
どうもありがとうございました。