使用python訓練出小模型(套入真實數據)

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使用python訓練出小模型(套入真實數據)

待業中
Pingtung County, Taiwan

這個是我收集論文的問卷資料,總共300多筆資料,使用這個來做範例

以下是讀取CSV資料的結果

接下來經過數據預處理、 構建及訓練模型、評估該模型的準確性

評估模型結果是0.74的準確度

下方紅字的X跟Y的意思是:分割成數據集跟訓練集

右圖中的Validation Loss(驗證損失),這個是衡量模型在驗證數據集上的預測誤差。

Train Loss(訓練損失)反映模型在訓練數據集上的預測誤差,通常隨著訓練的進行而減小。

Loss為損失函數,損失越低就越能提高模型的預測準確性

左圖中的Validation Accuracy(驗證準確性),如果驗證準確率高,說明模型能夠很好的適應新數據。

Train Accuracy(訓練準確率),如果訓練準確率越高,代表該模型能夠很好的記住訓練數據中的模式。



說明一些模型導出結果內容,模型準確度、驗證準確率、訓練準確率、驗證損失、訓練損失等。能更容易的理解圖中展示的內容是什麼
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Published: Jun 16th 2024
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