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使用 ML 算法的神经网络将产品列表映射到类别

Gervasius Twinklewinkleson 2月前

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我正在尝试实现 NN ML 算法来将产品映射到各自的类别,但该算法没有给出一致的结果。我使用了 keras、tensorflow 的顺序模型。请提出建议...

我正在尝试实现 NN ML 算法来将产品映射到各自的类别,但该算法没有给出一致的结果。我使用了 keras、tensorflow 的顺序模型。请提出是否有更好的方法来解决这个问题。

代码片段:

 # Split into training and test sets
     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
     y_train = to_categorical(y_train)
     y_test = to_categorical(y_test)
     print(y_train)
 # Define the model
     model = Sequential()
     model.add(Embedding(input_dim=5000, output_dim=128, input_length=max_len))
     model.add(LSTM(units=128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
     model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
     model.add(Dropout(0.5))
     model.add(Dense(units=y_train.shape[1], activation='softmax'))
 
     # Compile the model
     model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']

)
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