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计算均方误差返回y_true和y_pred的输出数不同(1!=10)
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<p>我真的是个新手,学习很深。我想做一项任务,要求:根据测试数据评估模型,并计算预测混凝土强度和实际混凝土强度之间的均方误差。您可以使用Scikit学习中的均方误差函数</p> <p>这是我的密码:</p> <pre><code>import pandas as pd from tensorflow.python.keras import Sequential from tensorflow.python.keras.layers import Dense from sklearn.model_selection import train_test_split concrete_data = pd.read_csv('https://cocl.us/concrete_data') n_cols = concrete_data.shape[1] model = Sequential() model.add(Dense(units=10, activation='relu', input_shape=(n_cols-1,))) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') y = concrete_data.Cement x = concrete_data.drop('Cement', axis=1) xTrain, xTest, yTrain, yTest = train_test_split(x, y, test_size = 0.3) model.fit(xTrain, yTrain, epochs=50) </code></pre> <p>现在,为了评估均方误差,我写了以下内容:</p> <pre><code>from sklearn.metrics import mean_squared_error predicted_y = model.predict(xTest) mean_squared_error(yTest, predicted_y) </code></pre> <p>我得到了这个错误:</p> <pre><code>y_true and y_pred have different number of output (1!=10) </code></pre> <p>我预测的y形是:(309,10)</p> <p>我在谷歌上搜索了一下,真的找不到解决这个问题的答案。我不知道我的代码出了什么问题</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>y_pred = model.predict(x_test).sum(axis=1) </code></pre> <p>试试这个,它对我有用</p>
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