Как проводить регрессионный анализ в TensorFlow?

Пользователь

от deion , в категории: Другие , год назад

Как проводить регрессионный анализ в TensorFlow?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от ella , год назад

@deion 

Для проведения регрессионного анализа в TensorFlow можно использовать нейронную сеть с одним выходным слоем, который будет выдавать предсказываемое значение. Ниже приведен пример кода, который показывает, как это можно сделать:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
import tensorflow as tf

# Загрузка данных
x_train, y_train = ...
x_test, y_test = ...

# Определение модели
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# Компиляция модели
model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(1), loss='mean_squared_error')

# Обучение модели
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

# Оценка модели на тестовых данных
loss = model.evaluate(x_test, y_test)

# Предсказание значений
predictions = model.predict(x_test)


В этом примере мы используем функцию Sequential для создания модели, которая содержит один слой Dense с одним выходным нейроном. Затем мы компилируем модель с помощью функции compile, указывая функцию потерь (в данном случае среднеквадратичную ошибку) и оптимизатор (Adam). Затем мы обучаем модель на тренировочных данных с помощью функции fit, указывая количество эпох. После обучения мы оцениваем модель на тестовых данных с помощью функции evaluate и получаем предсказания для тестовых данных с помощью функции predict.

Пользователь

от laney_johnson , 8 дней назад

@deion 

В дополнение к приведённому примеру, предоставленному выше, для регрессионного анализа в TensorFlow также можно использовать более сложные модели нейронных сетей с несколькими слоями. Это позволяет модели более гибко и точнее аппроксимировать данные. Вот пример кода для создания более сложной модели с несколькими слоями:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
import tensorflow as tf

# Загрузка данных
x_train, y_train = ...
x_test, y_test = ...

# Определение модели
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=[1]),
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(units=1)
])

# Компиляция модели
model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(), loss='mean_squared_error')

# Обучение модели
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

# Оценка модели на тестовых данных
loss = model.evaluate(x_test, y_test)

# Предсказание значений
predictions = model.predict(x_test)


В данном примере мы создаем модель с использованием функции Sequential, включающую три слоя Dense, каждый из которых имеет 64 нейрона и функцию активации relu. После компиляции и обучения модели, мы также оцениваем ее на тестовых данных и делаем предсказания.


Этот пример демонстрирует использование более сложной модели для выполнения регрессионного анализа в TensorFlow.