質問編集履歴
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画像の追加を行った。
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CHANGED
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File without changes
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CHANGED
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@@ -86,13 +86,7 @@
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86
86
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z2 = sigmoid(u2)
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87
87
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u3 = affine(z2, w3, b3)
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88
88
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y = identity(u3)
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89
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-
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89
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+
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90
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-
dy = identity_mean_squared_error_back(y, u)
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91
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-
dz2, dw3, db3 = affine_back(dy, z2, w3, b3)
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92
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-
du2 = sigmoid_back(u2)
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93
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-
dz1, dw2, db2 = affine_back(du2, z1, w2, b2)
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-
du1 = sigmoid_back(u1)
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95
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-
dx, dw1, db1 = affine_back(du1, x, w1, b1)
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90
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# 重み、バイアスの更新
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97
91
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w1 = w1 - lr * dw1
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92
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b1 = b1 - lr * db1
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@@ -233,6 +227,10 @@
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233
227
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使用したデータの実測値と予測値の比較グラフの表示までできました。
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234
228
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説明変数が一つ変わるだけで予測値の出力が正しく行われないことが解決できないことです。
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235
229
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230
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+
](6b17b63f56bec213bc9f3257c52bc338.png)
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236
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232
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+
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233
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+
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234
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+
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235
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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238
236
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コードの中身の説明変数は全部で6個、出力値は予測日数
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1
プログラムの内容をご教示していただいた通りに編集してみた。Jupiter notebookでプログラムを動かしているため、細かいprint()の出力は残しておきたいと思い、現状のままにした。
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -125,7 +125,8 @@
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125
125
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t= s.drop("damage form", axis=1)
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126
126
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u= t.drop("traffic", axis=1)
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127
127
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# 説明変数・目的変数をそれぞれ訓練データ・テストデータに分割
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128
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-
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128
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+
pred_train = model.predict(x_train)
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129
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+
pred_test = model.predict(x_test)
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129
130
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130
131
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# ノード数設定
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131
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d0 = x_train.shape[1]
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@@ -198,7 +199,8 @@
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198
199
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u= t.drop("traffic", axis=1)
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199
200
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200
201
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# 説明変数・目的変数をそれぞれ訓練データ・テストデータに分割
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201
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-
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202
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+
pred_train = model.predict(x_train)
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203
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+
pred_test = model.predict(x_test)
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202
204
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203
205
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# 事前準備
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204
206
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from keras.models import Sequential
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@@ -211,7 +213,7 @@
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211
213
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model.add(Dropout(0.2))
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212
214
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model.add(Dense(15, activation='sigmoid'))
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213
215
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model.add(Dropout(0.2))
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214
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-
model.add(Dense(1
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216
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+
model.add(Dense(1))
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215
217
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model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])
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216
218
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217
219
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epochs = 1000
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@@ -225,8 +227,12 @@
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225
227
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y_test = model.predict(x_test)
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pd.DataFrame(y_test)
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227
229
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```
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-
### 試したこと
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+
###説明変数5種類で実装
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+
説明変数を5種類に一つ減らして試みたところ、正しく予測値が出力され、
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+
使用したデータの実測値と予測値の比較グラフの表示までできました。
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+
説明変数が一つ変わるだけで予測値の出力が正しく行われないことが解決できないことです。
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236
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+
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### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
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コードの中身の説明変数は全部で6個、出力値は予測日数
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