TFLearnの回帰の複数のターゲットを指定する

Question

の方法で複数のtarget_columnを指定する方法。

Tflearnによると、load_csvは整数としてtarget_columnをとります。

target_columnsをload_csvメソッドのリストとして渡してみました。期待通りにTypeError: 'list' object cannot be interpreted as an integerトレースバックを取得しました。

これに関する解決策はありますか。 ありがとう

Answer 1

これは回帰の仕組みではありません。 1つの列のみをターゲットとして使用する必要があります。そのため、テンソルフローAPIでは、の1つの列のみが回帰の対象になり、整数で指定されます。

Answer 2

TFLearn github repoを行った後、load_csvを直接使用して複数のターゲットを指定することはできません。

データフレームとしてpandasからcsvファイルを読み込み、dataframe.as_matrix()を使用して行列に変換し、データとラベルの列を指定する必要があります。

たとえば、私はcsvファイルにデータセットとして34列、ターゲットとして9列を持っていました。私は

import tflearn 
from tflearn.optimizers import SGD 
import pandas as pd,numpy as np 

#name=input('name for run_id:') 

csvfile = pd.read_csv('path/to/file.csv') 

data = csvfile[['my','data','columns']] 
label= csvfile[['target','columns']] 

data=data.as_matrix() 
label= label.as_matrix() 

しなかったし、このポスト https://datascience.stackexchange.com/questions/16890/neural-network-for-multiple-output-regressionで述べたように...ちょうどすなわち線形なし活性化およびdoneとして出力層と設定活性化のためのユニットの全く言及相続人は何

。

これは、同様の状況の他の人に役立ちます。