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我看到如果输入列不是浮点值，我的 keras 模型不能很好地处理它们。我希望能够使用包含“标签”的列来训练模型，标签是指排序的 ID，或编码的字符串名称。理想情况下，它将能够将这些标签列集成到其模型中，从而决定这些分类列中的哪些值表示更高的准确性。

例如，我正在尝试预测比赛的结果（Win=1，Loss=0），我想在历史数据中包含“团队名称”和“教练名称”。理想情况下，该模型将确定哪些球队和教练更有可能获胜。

但是，当我运行model.fit并且 training_set 包含除 int/float 值以外的任何值（本质上是统计的，而不是分类的）时，它会为每个 epoch 生成相同的准确度，并具有非常高的损失分数。

这是我定义模型的方式：

model = keras.Sequential([
        keras.layers.Dense(1024, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=init_ru, bias_initializer=init_ru),
        keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=init_ru, bias_initializer=init_ru),
        keras.layers.Dense(256, activation=tf.nn.relu),
        keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
        keras.layers.Dense(32, activation=tf.nn.relu),
        keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid)
    ])
opt = keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=True)

model.compile(optimizer=opt, 
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

如果我不包含任何分类数据，它会很好用，但我认为如果我能让它与分类数据一起工作，它会改进得更多。

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2 回答 2

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处理分类数据的标准方法是创建一个有效值字典，然后将类别转换为 one_hot 向量。

这是一篇带有示例的合理介绍性文章： https ://machinelearningmastery.com/how-to-one-hot-encode-sequence-data-in-python/

于 2019-02-26T22:49:31.083 回答
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假设您的自变量（特征）在df您可以使用的数据框中：

pd.get_dummies(df.iloc[:,columns_to_be_converted])

一个带有 numpy 数组的例子：

pd.get_dummies(np.array(["Mark","Sarah","Mark","John"]).astype(str))

输出：

   John  Mark  Sarah
0     0     1      0
1     0     0      1
2     0     1      0
3     1     0      0
于 2019-02-26T23:43:39.383 回答