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问计算均方误差返回y_true和y_pred的输出数不同(1!=10)
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Stack Overflow用户

提问于 2020-04-02 17:19:27

回答 3查看 4.8K关注 0票数 1

对于深度学习，我真的是个新手。我想做一个任务:根据测试数据对模型进行评估，并计算预测混凝土强度与实际混凝土强度之间的均方误差。您可以使用Scikit-learn中的mean_squared_error函数。

下面是我的代码：

import pandas as pd
from tensorflow.python.keras import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split

concrete_data = pd.read_csv('https://cocl.us/concrete_data')

n_cols = concrete_data.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(units=10, activation='relu', input_shape=(n_cols-1,)))

model.compile(loss='mean_squared_error',
          optimizer='adam')


y = concrete_data.Cement
x = concrete_data.drop('Cement', axis=1)
xTrain, xTest, yTrain, yTest = train_test_split(x, y, test_size = 0.3)

model.fit(xTrain, yTrain, epochs=50)

现在为了评估均方误差，我写了这个：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
predicted_y = model.predict(xTest)
mean_squared_error(yTest, predicted_y)

我得到了这个错误：

y_true and y_pred have different number of output (1!=10)

我的predicted_y形状是：(309，10)

我用谷歌搜索了一下，但我真的找不到解决这个问题的答案。我不知道我的代码出了什么问题。

scikit-learn

mse

python

machine-learning

回答 3

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-04-02 19:44:13

您的y_test数据形状是(N，1)，但是因为您在输出层中放置了10个神经元，所以您的模型做出了10个不同的预测，这是错误的。

您需要将输出层中的神经元数量更改为1，或者添加一个只有1个神经元的新输出层。

下面的代码可能适合您。

import pandas as pd
from tensorflow.python.keras import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split

concrete_data = pd.read_csv('https://cocl.us/concrete_data')

n_cols = concrete_data.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(units=10, activation='relu', input_shape=(n_cols-1,)))           
model.add(Dense(units=1))
model.compile(loss='mean_squared_error',
          optimizer='adam')


y = concrete_data.Cement
x = concrete_data.drop('Cement', axis=1)
xTrain, xTest, yTrain, yTest = train_test_split(x, y, test_size = 0.3)

model.fit(xTrain, yTrain, epochs=50)

票数 5

Stack Overflow用户

发布于 2020-04-02 17:23:24

实际上，您要检查的是y_test的mean_squared_error和predicted_y

你必须检查你的模型在x_test上的预测，这就是预测：

predicted_y = model.predict(x_test)

然后，您可以计算误差：

mean_squared_error(y_test, predicted_y)

票数 3

Stack Overflow用户

发布于 2021-06-18 23:24:07

y_pred = model.predict(x_test).sum(axis=1)

试试这个，它对我很管用

票数 -1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/60988136

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