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我正在学习推荐系统。我使用 Tensorflow 的随机森林。我的损失结果有问题。如何修复我的代码。帮助我。
这是x_data的值
形状=(6000,116)
值为 0 或 1
array([[1, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 1, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, ..., 1, 1, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 1],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 1]])
这是 y_data 的值
形状=(6000,1)
值为 0 或 1
array([[0],
[0],
[1],
...,
[0],
[0],
[0]])
这是我的代码
def next_batch(x_data, y_data, batch_size):
if (len(x_data) != len(y_data)):
return None, None
batch_mask = np.random.choice(len(x_data), batch_size)
x_batch = x_data[batch_mask]
y_batch = y_data[batch_mask]
return x_batch, y_batch
x_train = train.iloc[:, 3:].values
y_train = train.iloc[:,2:3].values
x_test = test.iloc[:,2:].values
x_data = np.array(x_train, dtype=np.float32)
y_data = np.array(y_train, dtype=np.int64)
test_data = np.array(x_test, dtype=np.float32)
# Parameters
num_steps = 500
batch_size = 1024
num_classes = 2
num_features = 116
num_trees = 10
max_nodes = 1000
tf.reset_default_graph()
# Input and Target placeholders
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_features])
Y = tf.placeholder(tf.int64, shape=[None,1])
# Random Forest Parameters
hparams = tensor_forest.ForestHParams(num_classes=num_classes,
num_features=num_features,
num_trees=num_trees,
max_nodes=max_nodes).fill()
#Build the Random Forest
forest_graph = tensor_forest.RandomForestGraphs(hparams)
# Get training graph and loss
train_op = forest_graph.training_graph(X, Y)
loss_op = forest_graph.training_loss(X,Y)
# Measure the accuracy
infer_op, _, _ = forest_graph.inference_graph(X)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(infer_op, 1), tf.cast(Y, tf.int64))
accuracy_op = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
init_vars = tf.group(tf.global_variables_initializer(), resources.initialize_resources(resources.shared_resources()))
sess = tf.Session()
sess.run(init_vars)
# Training
for i in range(1, num_steps + 1):
# Prepare Data
# Get the next batch of MNIST data (only images are needed, not labels)
batch_x, batch_y = next_batch(x_data, y_data, batch_size)
_, l = sess.run([train_op, loss_op], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y})
if i % 50 == 0 or i == 1:
acc = sess.run(accuracy_op, feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y})
print('Step %i, Loss: %f, Acc: %f' % (i, l, acc))
为什么我的损失函数返回负值?
结果
INFO:tensorflow:Constructing forest with params =
INFO:tensorflow:{'num_trees': 10, 'max_nodes': 1000, 'bagging_fraction': 1.0, 'feature_bagging_fraction': 1.0, 'num_splits_to_consider': 10, 'max_fertile_nodes': 0, 'split_after_samples': 250, 'valid_leaf_threshold': 1, 'dominate_method': 'bootstrap', 'dominate_fraction': 0.99, 'model_name': 'all_dense', 'split_finish_name': 'basic', 'split_pruning_name': 'none', 'collate_examples': False, 'checkpoint_stats': False, 'use_running_stats_method': False, 'initialize_average_splits': False, 'inference_tree_paths': False, 'param_file': None, 'split_name': 'less_or_equal', 'early_finish_check_every_samples': 0, 'prune_every_samples': 0, 'num_classes': 2, 'num_features': 116, 'bagged_num_features': 116, 'bagged_features': None, 'regression': False, 'num_outputs': 1, 'num_output_columns': 3, 'base_random_seed': 0, 'leaf_model_type': 0, 'stats_model_type': 0, 'finish_type': 0, 'pruning_type': 0, 'split_type': 0}
WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/contrib/tensor_forest/python/tensor_forest.py:529: div (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Deprecated in favor of operator or tf.math.divide.
Step 1, Loss: -1.000000, Acc: 0.873047
Step 50, Loss: -250.399994, Acc: 0.833313
Step 100, Loss: -537.200012, Acc: 0.856388
Step 150, Loss: -822.799988, Acc: 0.841568
Step 200, Loss: -1001.000000, Acc: 0.835522
Step 250, Loss: -1001.000000, Acc: 0.839737
Step 300, Loss: -1001.000000, Acc: 0.817566
Step 350, Loss: -1001.000000, Acc: 0.816372
Step 400, Loss: -1001.000000, Acc: 0.843414
Step 450, Loss: -1001.000000, Acc: 0.829651
Step 500, Loss: -1001.000000, Acc: 0.839970
最佳答案
损失只是您试图最小化的标量。这不应该是积极的。
您在损失中得到负值的原因之一是因为 RandomForestGraphs
中的 training_loss
已实现使用交叉熵损失或 negative log liklihood根据引用代码here 。
此外,正如您所看到的,损失在以后的迭代中保持不变,我认为进行超参数调整将使树对数据的变化具有鲁棒性。可以引用here的一些想法.
关于python-3.x - 为什么我的损失函数返回负值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59260861/
C语言sscanf()函数:从字符串中读取指定格式的数据 头文件: ?
最近,我有一个关于工作预评估的问题,即使查询了每个功能的工作原理,我也不知道如何解决。这是一个伪代码。 下面是一个名为foo()的函数,该函数将被传递一个值并返回一个值。如果将以下值传递给foo函数,
CStr 函数 返回表达式,该表达式已被转换为 String 子类型的 Variant。 CStr(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可以
CSng 函数 返回表达式,该表达式已被转换为 Single 子类型的 Variant。 CSng(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可
CreateObject 函数 创建并返回对 Automation 对象的引用。 CreateObject(servername.typename [, location]) 参数 serv
Cos 函数 返回某个角的余弦值。 Cos(number) number 参数可以是任何将某个角表示为弧度的有效数值表达式。 说明 Cos 函数取某个角并返回直角三角形两边的比值。此比值是
CLng 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Long 子类型的 Variant。 CLng(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,您可以使
CInt 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Integer 子类型的 Variant。 CInt(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可
Chr 函数 返回与指定的 ANSI 字符代码相对应的字符。 Chr(charcode) charcode 参数是可以标识字符的数字。 说明 从 0 到 31 的数字表示标准的不可打印的
CDbl 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Double 子类型的 Variant。 CDbl(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,您可
CDate 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Date 子类型的 Variant。 CDate(date) date 参数是任意有效的日期表达式。 说明 IsDate 函数用于判断 d
CCur 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Currency 子类型的 Variant。 CCur(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,
CByte 函数 返回表达式,此表达式已被转换为 Byte 子类型的 Variant。 CByte(expression) expression 参数是任意有效的表达式。 说明 通常,可以
CBool 函数 返回表达式,此表达式已转换为 Boolean 子类型的 Variant。 CBool(expression) expression 是任意有效的表达式。 说明 如果 ex
Atn 函数 返回数值的反正切值。 Atn(number) number 参数可以是任意有效的数值表达式。 说明 Atn 函数计算直角三角形两个边的比值 (number) 并返回对应角的弧
Asc 函数 返回与字符串的第一个字母对应的 ANSI 字符代码。 Asc(string) string 参数是任意有效的字符串表达式。如果 string 参数未包含字符,则将发生运行时错误。
Array 函数 返回包含数组的 Variant。 Array(arglist) arglist 参数是赋给包含在 Variant 中的数组元素的值的列表(用逗号分隔)。如果没有指定此参数,则
Abs 函数 返回数字的绝对值。 Abs(number) number 参数可以是任意有效的数值表达式。如果 number 包含 Null,则返回 Null;如果是未初始化变量,则返回 0。
FormatPercent 函数 返回表达式,此表达式已被格式化为尾随有 % 符号的百分比(乘以 100 )。 FormatPercent(expression[,NumDigitsAfterD
FormatNumber 函数 返回表达式,此表达式已被格式化为数值。 FormatNumber( expression [,NumDigitsAfterDecimal [,Inc
我是一名优秀的程序员,十分优秀!