【发布时间】：2017-01-12 19:04:11
【问题描述】：
我正在尝试使用 TF 构建 NN 模型，通过在互联网上关注这篇文章 link
截至目前，我已经可以在线使用一些代码link
这在 TF 中使用逻辑回归，并尝试以 [1 0] 模式预测二元分类，其中 [1 0] 和 [0 1] 分别不返回和返回。
我有 13 个特征集和 1 个标签，但训练后模型预测的准确率约为 40%
我还使用 Sklearn 的缩放器来缩放 -1,1 中的特征集。
对于初学者来说，有没有明确的方法来解决这个问题？
【问题讨论】：
-
不，没有。问题已回答。
-
可能是各种各样的事情。您的特征可能不代表您尝试做出的预测。您的训练数据集可能太小。您的网络架构可能不适合该任务。您可能遇到过拟合问题等。神经网络很复杂，对于“为什么我的网络没有预测？”的问题没有固定的解决方案。要么开始阅读它，要么按照建议尝试 scikit-learn 的其他分类算法。这些更容易开箱即用。
标签： python tensorflow prediction