【发布时间】:2020-11-30 11:37:35
【问题描述】:
我正在尝试对结合横截面和时间序列组件的表格数据进行建模,本质上是使用我的 X 的最后 n 条记录来预测单个 Y 值。
我正在使用 tensorflow 和 keras 的最新版本
def build_model(input_shape):
model = Sequential([
Dense(units = (len(input_variables) * 2) - 1
, activation= activation_func
, input_shape=input_shape
, kernel_initializer = ini_method),
Dense(1)])
optimizer = Adam(lr)
model.compile(
loss='mse',
optimizer=optimizer,
metrics=['mae', 'mse'])
return model
model = build_model(n,m)
model.fit(X,y)
X 的形状为 (k,n,m)
y 的形状为 (k,1)
这是我正在使用的模型。我给它的输入形状是(n,m)。但是,当我想要一个 (,1) 输出时,我得到一个 (n,1) 输出。
我错过了什么?
【问题讨论】:
标签: python-3.x tensorflow machine-learning keras neural-network