Comment faire pour entrer des données dans Keras? Plus précisément ce qui est le x_train et y_train si j'ai plus de 2 colonnes?

Comment puis-je entrer des données dans keras? Quelle est la structure? Plus précisément ce qui est le x_train et y_train si j'ai plus de 2 colonnes?

C'est les données que je veux d'entrée:

Comment faire pour entrer des données dans Keras? Plus précisément ce qui est le x_train et y_train si j'ai plus de 2 colonnes?

Je suis en train de définir Xtrain dans cet exemple Multi Layer Perceptron Réseau de Neurones code Keras a dans sa documentation. (http://keras.io/examples/) Voici le code:

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD

model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=20, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, init='uniform'))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(2, init='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))

sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)

model.fit(X_train, y_train, nb_epoch=20, batch_size=16)
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=16)

MODIFIER (plus d'information):

À regarder ici: Quel est le type de données pour Python Keras profonde de l'ensemble d'apprentissage?

Keras utilise numpy des tableaux contenant les théano.config.floatX type à virgule flottante. Cela peut être configuré dans votre .theanorc fichier. Généralement, il sera float64 pour le CPU des calculs et float32 GPU pour les calculs, mais vous pouvez aussi le mettre à float32 lorsque l'on travaille sur le CPU si vous préférez. Vous pouvez créer un zéro rempli un tableau du type approprié par la commande

X = numpy.zeros((4,3), dtype=theano.config.floatX)

Question: Étape 1 ressemble à créer un flottant tableau numpy à l'aide de mes données ci-dessus à partir du fichier excel. Que dois-je faire avec le gagnant de la colonne?

OriginalL'auteur pr338 | 2015-12-24

  1. 11

    Tout dépend de votre besoin.

    On dirait que vous voulez prédire le gagnant selon les paramètres indiqués dans la colonne A - N. Ensuite, vous devez définir le input_dim à 14, et X_train devrait être une (N,14) tableau numpy comme ceci:

    [
   [9278,  37.9, ...],
   [18594, 36.3, ...],
   ...
]

    Il semble que votre prédiction ensemble ne contient 2 éléments ( 2 président candidats LOL), si vous devez coder la réponse Y_train dans un (N,2) tableau numpy comme ceci:

    [
   [1, 0],
   [1, 0],
   ...
   [0, 1],
   [0, 1],
   ...
]

    où [1,0] indique que Barack Obama est le gagnant et vice versa.

    Est y former la prédiction alors?
    mmm... disons-le de cette façon: Y_train est la réponse, dans lequel chaque entrée correspondant à un dans la X_train. Lorsque vous voulez prévoir la réponse, vous utilisez le modèle.prévoir et de nourrir X_test.
    Une question de plus - j'ai essayé le modèle.prévoir(X_predict, batch_size=128, verbose=1) et je reçois des réponses de type array([ 0.96624053, 0.03375945]). Est-ce à dire qu'il est plus probable [1,0] ~96% de probabilité?
    Oui, depuis la dernière couche d'activation est softmax, il peut être considéré comme la probabilité.

    OriginalL'auteur Ian Chen