categorical_column_with_hash_bucket和sequence_categorical_column_with_hash_bucket有什么区别

时间: 2023-03-10 19:53:08 浏览: 64

解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题

在深度学习领域，Keras是一个非常流行的高级神经网络API，它构建在TensorFlow等后端之上，简化了模型构建和训练的过程。然而，在实践中，我们可能会遇到一些问题，例如在训练过程中遇到`val_categorical_accuracy: 0.0000e+00`的情况。这通常意味着模型在验证集上的分类精度为零，即模型无法正确预测任何验证样本的类别。问题描述：当训练神经网络模型时，我们通常会将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数（如学习率、正则化等）以及早期停止策略，而测试集用于最终评估模型的泛化能力。在Keras中，我们可以通过`validation_split`参数设置验证集的比例，例如`validation_split=0.2`表示使用20%的数据作为验证集。如果在训练过程中发现`val_categorical_accuracy`始终为0，可能的原因是训练集和验证集的划分导致了数据分布的不均衡。例如，某些类别的样本可能只存在于验证集中，而训练集中没有，这样模型在训练时无法学习到这些类别的特征，导致验证集上的预测全错。问题分析：在这种情况下，问题的根源可能是数据集的采样方式。例如，一个有498个样本、10个类别的数据集，如果按照4:1的比例划分，可能会导致验证集中的一些类别在训练集中完全缺失。如果验证集的样本分布过于集中于某些特定类别，那么模型在验证集上无法取得任何准确度。问题解决：解决这个问题的一个有效方法是对原始训练数据进行随机洗牌，确保每个类别在训练集和验证集中都有代表。在Python中，可以使用`numpy.random.shuffle`函数对训练数据和对应的标签进行随机排列，然后再进行模型训练。以下是一个简单的示例： ```python import numpy as np # 假设x_train和y_train是训练数据和对应的标签 index = [i for i in range(len(x_train))] np.random.shuffle(index) x_train = x_train[index] y_train = y_train[index] # 继续进行模型训练 model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2, verbose=1) ``` 补充知识：在Keras中，除了默认的性能指标，还可以自定义评估函数。例如，上面提到了自定义AUC（Area Under the Curve）计算，这对于二分类问题尤其有用。AUC衡量的是ROC曲线下的面积，值越接近1，表示模型的分类效果越好。定义一个AUC函数如下： ```python from keras import backend as K def AUC(y_true, y_pred): not_y_pred = K.logical_not(y_pred) y_int1 = y_true * y_pred y_int0 = not_y_pred * not_y_pred TP = K.sum(y_pred * y_int1) FP = K.sum(y_pred) - TP TN = K.sum(not_y_pred * y_int0) FN = K.sum(not_y_pred) - TN TPR = TP / (TP + FN) FPR = FP / (FP + TN) return (1 + TPR - FPR) / 2 ``` 通过自定义评估函数，我们可以更好地理解模型在不同任务上的性能，并根据实际情况调整模型以优化其表现。遇到`val_categorical_accuracy: 0.0000e+00`的问题时，首先要检查数据集的划分是否合理，是否存在类别不平衡的情况。通过随机打乱数据集，可以有效地避免此类问题，同时，自定义评估指标可以帮助我们更深入地分析模型的性能。

categorical_column_with_hash_bucket是一种将样本的分类特征转换为离散的特征值，它将每个可能出现的分类特征值映射到一个哈希桶中。而sequence_categorical_column_with_hash_bucket则是特别用于序列数据的分类特征，它可以让模型学习序列中每个元素的特征值，从而提升模型的准确率。

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[LightGBM] [Warning] Unknown parameter categorical_column= Traceback (most recent call last):

categorical_column_list = ['score','year','month','day'] drought_df_categorical = drought_df[['score','year','month','day']]

Node: 'categorical_crossentropy/softmax_cross_entropy_with_logits'

paper_2021_categorical_feature_encodings

An_Introduction_to_Categorical_Data_Analysis_Using_R

UserWarning: Using categorical_feature in Dataset. _log_warning('Using categorical_feature in Dataset.')

a = re.split('loss|sparse_categorical_accuracy|val_loss|val_sparse_categorical_accuracy', content[0])

#encoding categorical variables encoder_=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') categorical_train=pd.DataFrame(encoder_.fit_transform(d_train[categorical_]).toarray())什么意思

#encoding categorical variables encoder_=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') categorical_train=pd.DataFrame(encoder_.fit_transform(df_train[categorical_]).toarray())

model.compile(Adam(lr=0.01), loss='categorical_crossentropy', metrics=[categorical_accuracy, top_2_accuracy, top_3_accuracy])

sparse_categorical_crossentrop

sparse_categorical_accuracy

top_k_categorical_accuracy

'sparse_categorical_crossentropy/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits' logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [50176,10] and labels shape [256] [[{{node sparse_categorical_crossentropy/

categorical_accuracy

能否为我解释如下代码：ct = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numerical_transformer, numerical_cols), ('cat', categorical_transformer, categorical_cols)], remainder='passthrough')

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