Keras model.predict总是预测1 - 腾讯云开发者社区

预测房价：回归问题回归问题预测结果为连续值，而不是离散的类别。波士顿房价数据集通过20世纪70年代波士顿郊区房价数据集，预测平均房价；数据集的特征包括犯罪率、税率等信息。...比如，有0~1,1~12以及0~100的等等。...加载数据集 from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets),(test_data,test_targets)...from keras import models from keras import layers def build_model(): model = models.Sequential()...最好的评估方式是采用K折交叉验证--将数据集分成K份(K=4或5)，实例化K个模型，每个模型在K-1份数据上进行训练，在1份数据上进行评估，最后用K次评估分数的平均值做最后的评估结果。 ?

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多维度预测，基于keras预测房价操作

https://www.kaggle.com/c/boston-housing from keras.datasets import boston_housing (train_data,train_targets...from keras import models from keras import layers def build_model(): model = models.Sequential()...model.add(layers.Dense(64, activation='relu',input_shape=(train_data.shape[1],))) model.add...使用激活函数将会限制输出结果的范围，比如使用sigmoid激活函数，输出结果在0~1之间。这里，因为最后一层只是一个线性层，模型的输出结果可能是任意值。模型的损失函数为mse均方误差。...最好的评估方式是采用K折交叉验证–将数据集分成K份(K=4或5)，实例化K个模型，每个模型在K-1份数据上进行训练，在1份数据上进行评估，最后用K次评估分数的平均值做最后的评估结果。

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回顾——keras电影评价预测

学习一时爽，一直学习一直爽回顾以前的笔记（于3月份记录的）在keras中，内置了imdb电影评分数据集，来进行评价预测安装keras conda install keras conda就帮依赖全部搞定...而是单词的索引一共就5万句子 import keras from keras import layers import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline...0, 0, ..., 0, 1, 0], dtype=int64) 1 代表正面评价 0 代表负面怕评价加载index和词汇的对应关系 #加载词汇 word_index = data.get_word_index...每条评论的单词量为这么多 9999 果然最长的不超过10000 文本的向量化（下次用pad_sequences) # 将x_train 中的25000条评论 25000*10000的矩阵 # 该词出现为1...result = np.zeros((len(seqs), dim)) for i, seq in enumerate(seqs): result[i, seq] = 1

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Keras 实现 LSTM时间序列预测

本文将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测。 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统。...1.2 数据集说明 ** 训练数据有8列：** - 日期 - 年: int - 日期 - 月: int - 日期 - 日: int，时间跨度为2015年2月1日 - 2016年8月31日 - 当日最高气温...- 摄氏度（下同）: float - 当日最低气温: float - 当日平均气温: float - 当日平均湿度: float - 输出 - float 预测数据没有输出部分，其他与预测一样。...时间跨度为2016年9月1日 - 2016年11月30日训练与预测都各自包含46组数据，每组数据代表不同数据源，组之间的温度与湿度信息一样而输出不同. 2 导入库并读取查看数据 ? ? ? ?...5 模型预测并可视化 ? ? 蓝色曲线为真实输出绿色曲线为训练数据的预测输出黄色曲线为验证数据集的预测输出红色曲线为测试数据的预测输出(能看出来模型预测效果还是比较好的)

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使用LSTM模型预测股价基于Keras

, 1)) 构建LSTM 我们需要导入Keras的一些模型来构建LSTM 1、顺序初始化神经网络 2、添加一个紧密连接的神经网络层 3、添加长短时记忆层（LSTM） 4、添加dropout层防止过拟合...from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from...keras.layers import Dropout 为了防止过拟合，我们添加了LSTM层和Dropout层，其中LSTM层的参数如下： 1、50 units 表示输出空间是50维度的单位 2、return_sequences...1:2].values 为了预测未来的股票价格，我们需要在测试集加载后做如下几个工作： 1、在0轴上合并训练集和测试集 2、将时间步长设置为60(如前面所介绍的) 3、使用MinMaxScaler函数转换新数据集...结论预测股价的方法还有很多，比如移动平均线、线性回归、k近邻、ARIMA和Prophet。读者可以自行测试这些方法的准确率，并与Keras LSTM的测试结果进行比较。

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华量杯-股票预测， keras+LSTM

对每日A股数据取样，提取出包括时间序列类型指标，非时间序列类型指标以及股票分类属性指标；利用所提供的指标来预测T -1日的个股收益。...一、数据预处理代码：clean.py 二、利用LSTM模型 1. 安装keras框架 Keras安装之前，需要先安装好numpy,scipy。下面是在windows下的安装。...(1)安装pip https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads 下载对应版本的pip。...运行下面的命令： pip install keras 现在keras己经安装好了。...首先找到keras.json文件，在下面的目录： C:\Users\zhangyanni\.keras\keras.json 然后把下面"backend": "tensorflow" 中的tensorflow

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Keras-learn-note(1)

1.符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（为了与python的计数方式一致，本文档维度和轴从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是...[1,3]，[2,4]两个向量。...= np.sum(a, axis=1) print(sum0) print(sum1) 如果从坐标系的角度看二维矩阵，所谓的0轴就是沿y轴负方向，1轴沿x轴正方向。...在Keras1和Keras2中，图模型被移除，而增加了了“functional model API”，这个东西，更加强调了Sequential是特殊情况这一点。

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基于keras的波士顿房价预测

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Keras中的多变量时间序列预测-LSTMs

这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...from sklearn.metrics import mean_squared_error from keras.models import Sequential from keras.layers...from numpy import concatenate from keras.layers import LSTM from math import sqrt # 开始预测 yhat = model.predict...import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from numpy import concatenate...yhat = model.predict(test_X) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], test_X.shape[2])) # 预测值反转缩放 inv_yhat

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【时空序列预测实战】风险时空预测？keras之ConvLSTM实战来搞定

我的本科毕设大概是这样的：先计算某个区域的风险，计算得到一段时间的风险矩阵，这里用的是自己的模型去计算的，数据如何生成，本文不做赘述，主要讲解如果通过每个时刻下的矩阵数据去预测未来的矩阵。 1....官方keras案例实战过的朋友应该了解，关于Convlstm，可参考的案例非常少，基本上就集中在keras的官方案例（电影帧预测——视频预测 [官方案例] https://keras.io...和（样本数，40，40，1），也就是20个预测1个。...3.预测图片出现模糊大概有以下几个原因：（1）网络结构不够优（继续调就完事了），往往这种情况下，得到的预测点也不会太准确。...模型调参的过程其实是最无聊也最艰辛的，无非就是改改层结构，多一层少一层，改一下filter、batchsize个数，时空预测这种图像的预测和别的领域有一点不同，文本的只要acc、f1-score上去了就行

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深度学习在医疗保健领域的应用：从图像识别到疾病预测

文章目录深度学习在医学影像识别中的应用 1. 癌症检测 2. 病理学图像分析 3. 医学图像分割深度学习在疾病预测中的应用 1. 疾病风险预测 2. 疾病诊断辅助 3....药物研发深度学习在个性化治疗中的应用 1. 基因组学分析 2....') # 对CT扫描图像进行预测 image = load_and_preprocess_image('ct_scan.png') prediction = model.predict(image)...以下是一些示例： 1. 疾病风险预测深度学习模型可以利用患者的临床数据和生物标志物信息来预测他们患某种疾病的风险。这些模型可以帮助医生识别高风险患者，提供更早的干预和治疗。...# 代码示例：使用深度学习进行疾病风险预测 import tensorflow as tf # 加载已经训练好的疾病风险预测模型 model = tf.keras.models.load_model(

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预测金融时间序列——Keras 中的 MLP 模型

period1=1104534000&period2=1491775200&interval=1d&filter=history&frequency=1d）。让我们加载这些数据，看看是什么样子。...让我们把Keras作为一个实现框架——它非常简单、直观，你可以用它来实现相当复杂的计算图，但到目前为止我们还不需要它。...预测金融时间序列 - 分类问题让我们训练我们的第一个模型并查看图表：可以看到，测试样本的准确率一直保持在±1值的误差，训练样本的误差下降，准确率增加，说明过拟合了。...我们将从最常见的方式开始——在权重总和的L2 范数中向误差函数添加一个附加项，在Keras 中，这是使用 keras.regularizers.activity_regularizer 完成的。...此外，在这种情况下，我们不仅可以查看误差值，还可以使用以下代码直观地评估预测质量： pred = model.predict(np.array(X_test)) original = Y_test predicted

5.4K5 1

教你预测北京雾霾，基于keras LSTMs的多变量时间序列预测

这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。本文讲解了如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...包含三块内容：如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集；如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题；如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...且需安装scikit-learn、Numpy、Pandas、Matplotlib、 Scipy、Keras（2.0或更高版本）、TensorFlow或Theano backend等依赖包。...from sklearn.metrics import mean_squared_error from keras.models import Sequential from keras.layers...from numpy import concatenate from keras.layers import LSTM from math import sqrt # 开始预测 yhat = model.predict

1.2K3 1

教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...之后，删除要预测的时刻（t）的天气变量。完整的代码列表如下。 ? 运行上例打印转换后的数据集的前 5 行。我们可以看到 8 个输入变量（输入序列）和 1 个输出变量（当前的污染水平）。 ?...这个数据准备过程很简单，我们可以深入了解更多相关知识，包括：对风速进行一位有效编码用差值和季节性调整使所有序列数据恒定提供超过 1 小时的输入时间步长最后也可能是最重要的一点，在学习序列预测问题时...我们将在第一个隐藏层中定义具有 50 个神经元的 LSTM，在输出层中定义 1 个用于预测污染的神经元。输入数据维度将是 1 个具有 8 个特征的时间步长。

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用Keras+TensorFlow，实现ImageNet数据集日常对象的识别

Keras和TensorFlow Keras是一个高级神经网络库，能够作为一种简单好用的抽象层，接入到数值计算库TensorFlow中。...http://i.imgur.com/wpxMwsR.jpg 输入：输出将如下所示： △ 该图像最可能的前3种预测类别及其相应概率预测功能我们接下来要载入ResNet50网络模型。...np.expand_dims：将我们的(3，224，224)大小的图像转换为(1，3，224，224)。因为model.predict函数需要4维数组作为输入，其中第4维为每批预测图像的数量。...这是非常重要的步骤，如果跳过，将大大影响实际预测效果。这个步骤称为数据归一化。 model.predict：对我们的数据分批处理并返回预测值。...decode_predictions：采用与model.predict函数相同的编码标签，并从ImageNet ILSVRC集返回可读的标签。

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大模型技术在运维中的趋势分析

anomalies = model.predict(X_test)anomaly_indices = [i for i, val in enumerate(anomalies) if val == -1...示例：使用LSTM模型进行故障预测import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Sequentialfrom...keras.layers import LSTM, Dense# 加载并预处理故障数据data = np.load('fault_data.npy')X = data[:, :-1]y = data[...=100, batch_size=32, validation_split=0.2)# 预测未来故障predictions = model.predict(X[-10:])plt.plot(y[-10:...([ tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(monitoring_data.shape[1],)), tf.keras.layers.Dense

1951 0

LSTM参数计算与TimeDistributed层

一对一序列预测首先做一个序列的问题，假设有数据X和数据如下，然后用LSTM做序列预测： X:[ 0. 0.2 0.4 0.6 0.8] Y:[ 0. 0.2 0.4 0.6 0.8]...(X, y, epochs=n_epoch, batch_size=n_batch, verbose=2) # evaluate result = model.predict(X, batch_size...* outputs + outputs n = 5 * 1 + 1 n = 6 和Keras打印的参数一致： _____________________________________________...()) # train LSTM model.fit(X, y, epochs=n_epoch, batch_size=n_batch, verbose=2) # evaluate result = model.predict...LSTM model.fit(X, y, epochs=n_epoch, batch_size=n_batch, verbose=2) # evaluate result = model.predict

2.3K1 0

AI辅助的运维风险预测：智能运维新时代

AI（人工智能）在运维中的应用，尤其是在风险预测领域，正在成为企业降本增效、提升稳定性的关键手段。本文将深入探讨 AI 如何辅助运维风险预测，并通过代码示例展示其实际应用。1....predictions = model.predict(X_test)print(f'预测准确率: {accuracy_score(y_test, predictions):.2f}')通过这种方式，我们可以基于历史数据构建预测模型...log_data = np.random.rand(1000, 10) # 10 维特征# 构建 AutoEncoderinput_dim = log_data.shape[1]model = keras.Sequential...='relu'), keras.layers.Dense(6, activation='relu'), keras.layers.Dense(input_dim, activation='sigmoid...loss='mse')model.fit(log_data, log_data, epochs=50, batch_size=32, verbose=0)# 计算重构误差reconstructed = model.predict

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Keras中带LSTM的多变量时间序列预测

这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...# 作出预测 yhat = model.predict(test_X) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], test_X.shape[2])) # 反向缩放预测值...yhat = model.predict(test_X) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], test_X.shape[2])) # 反向转换预测值比例...yhat = model.predict(test_X) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], n_hours*n_features)) # 反向转换预测值比例...北京PM2.5数据集在UCI机器学习库 Keras中长期短期记忆模型的5步生命周期 Python中的长时间短时记忆网络的时间序列预测 Python中的长期短期记忆网络的多步时间序列预测概要在本教程中

46.4K14 9

如何使用Keras集成多个卷积网络并实现共同预测

在统计学和机器学习领域，集成方法（ensemble method）使用多种学习算法以获得更好的预测性能（相比单独使用其中任何一种算法）。...GitHub 地址：https://github.com/LawnboyMax/keras_ensemblng 使用集成的主要动机是在发现新的假设，该假设不一定存在于构成模型的假设空间中。...我将使用 Keras，具体来说是它的功能性 API，以从相对知名的论文中重建三种小型 CNN（相较于 ResNet50、Inception 等而言）。...堆叠涉及训练一个学习算法结合多种其它学习算法的预测 [1]。对于这个示例，我将使用堆叠的最简单的一种形式，其中涉及对集成的模型输出取平均值。...相较于在 MLP 卷积层中使用多层感知机，我使用的是 1x1 卷积核的卷积层。

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