Tensorflow DNNRegressor predict_score出力

Question

DNNRegressorをいくつかの単純なデータで実行しようとしているため、正確性をテストできます。モデルは銀行取引を行い、その価格を予測する必要がありますが、私は思ったほど奇妙な結果を得ていますコードに何らかの問題が生じた場合。

私のコードはここにある：

from __future__ import print_function 
from __future__ import division 
from __future__ import absolute_import 

import itertools 
import pandas as pd 
import numpy as np 
import tensorflow as tf 

print('Running version of tensorflow') 
print(tf.__version__) 

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.DEBUG) 

names = [ 
    'trans', 
    'price', 
] 

predict_names = [ 
    'trans' 
] 

dtypes = { 
    'trans': str, 
    'price': np.float32, 
} 

df = pd.read_csv('simple.csv', names=names, dtype=dtypes, na_values='?') 

# Split the data into a training set and an eval set. 
training_data = df[:50] 
eval_data = df[50:] 
print("Training with this :\n") 
print(training_data) 

# Separate input features from labels 
training_label = training_data.pop('price') 
eval_label = eval_data.pop('price') 

# Feature Columns 
training_input_fn = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=training_data, y=training_label, batch_size=1, shuffle=True, num_epochs=None) 

eval_input_fn = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=eval_data, y=eval_label, batch_size=1, shuffle=False, num_epochs=None) 

#Embed the column since its a string 
transformed_trans = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('trans', 50) 
print("Transformed words **********************") 
print(transformed_trans) 

dnn_features = [tf.feature_column.indicator_column(transformed_trans)] 
# regressor = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_columns=[trans]) 

dnnregressor = tf.contrib.learn.DNNRegressor(feature_columns=dnn_features, hidden_units=[50, 30, 10]) 

#train the model 
dnnregressor.fit(input_fn=training_input_fn, steps=1) 

# Evaluate the trianing 
dnnregressor.evaluate(input_fn=eval_input_fn, steps=1) 




# Predictions 
predictdf = pd.read_csv('simple_predict.csv', names=names, dtype=dtypes, na_values='?') 
predict_input_fn = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(x=predictdf,shuffle=False, num_epochs=1) 

print("Predicting scores **********************") 


y = dnnregressor.predict_scores(input_fn=predict_input_fn) 
for x in y: 
    print(str(x)+"\n") 

私のデータは、この

simple.csv: 

Uber,4 
Food,12 
Coffee,4 
Cafe,10 
Coffee,4 
Cafe,10 
Uber,4 
Food,12 
Coffee,4 
Cafe,10 
Coffee,4 
Cafe,10 
Uber,4 
Food,12 
Coffee,4 
Cafe,10 
Coffee,4 


simple_predict.csv: 

Uber 
Food 

のように見える私はかなり予測され、次のデータセットで私は0の損失を取得するとの予測がすることを前提としていますポイント上にある。 しかし、まったくそうではなく、まったく同じUberとFoodの予測をいつも得ているし、私が得た結果も理解できない。

コードに何も表示されていませんか？とにかくDNNRegressorがどのように動作すべきか理解できなかったのですか？

Answer 1

上記のコードの問題は、ハッシュ率が低すぎることでした。 そのハッシュレートを50ではなく300に単純にバンプすることで、すべてが機能します。

transformed_trans = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('trans', 300)