features 수가 작을 경우의 Dense 설정 문의
230
3 câu hỏi đã được viết
저의 데이터 컬럼수가 5개인데 여기에 DNN 의 Dense 적용하는 부분에서 위와 같이 설정을 하였습니다.
그랬더니 precision과 recall 수치가 이상하게 나오는데
제 생각은 항목수가 적기 때문에
dense 부분이 굳이 세개가 필요없다는 것과 dropout도 없어도 될 듯 싶은데
어떻해 해야 recall의 수치가 높아질 수 있을까요
Câu trả lời 1
0
Dense(5, activation='relu', input_shape=(5,)), ==> 5를 32 또는 64로 키우세요
Dense(3, activation='relu'), ==> 3을 16 또는 32로 키우세요
Dense(1, activation='sigmoid') ==> OK
Dense layer의 unit 갯수는 데이터 컬럼수 5와는 아무 상관이 없습니다. 데이터가 데이터 컬럼수는 input_shape 에 지정하는 숫자입니다. 지금 만드신 모델의 model.summary() 에서 Total parameter 갯수 52는 너무도 작은 모델을 만드신 것입니다. 데이터 volume 이 크시면 Dense layer의 unit 수를 64로 하시고 별로 많지 않으면 (몇 만건 이내) 32로 하세요. 감사합니다.
0
조언해주신대로 dense를 64와 32로 설정하고 해보았더니
아무리 dense부분을 늘리고 줄이거나 threshold를 조절하더라도
pricision이 상대적으로 높고 recall 부분이 43이상이 되지 않습니다.
원인이 있을까요?
0
모델에는 이상이 없어 보이는데 어떤 DATA 를 사용하고 계신지 몰라서 저도 원인을 모르겠습니다. 데이터와 코드를 모두 제공해 주시면 제가 직접 코드 실행해 보면서 debugging 해야할 것 같습니다. 감사합니다.
27강 슬랙 테스트 부분도 누락된 것 같네요
1
12
2
22강 케글 연동 강의내용 누락된듯해요
1
17
2
작업형1 - 연습문제 1번 관련 질문입니다.
0
27
2
강의 자료 16~39 관련
0
35
2
한국투자증권 미국 주식 매매 수수료와 환전 수수료가 높은 경우 자동매매 베개투자법을 적용해도 괜찮을까요?
0
33
2
데이터 전처리 시 문의
0
40
2
random_state 값
0
32
2
인코딩 사용여부
0
38
2
인코딩 전 데이터 합치기 질문드립니다!
0
36
1
섹션5. 회귀 강의 관련 질문드립니다
0
41
2
수강기간연장 문의드립니다
0
45
2
수강 연장 문의
0
44
2
label 인코딩 에러 발생 원인
0
43
2
LabelEncoding 시 train data 학습(fit_transform, transform)
0
43
2
로지스틱 회귀분석은 옛날거 밖에 없나요?
0
47
2
판다스 표 표시
0
36
3
오토인코더+ Knn, SVC 로 해석하는경우
0
51
3
VAE 모델 loss 계산하는 부분 오류
0
264
2
라이브러리 임포트 시 경고 메세지가 뜹니다.
0
570
1
오토인코더를 특성 추출기로 사용하는 방법에 대해 질문
0
257
1
실습: 001. Imbalanced Dataset Sampling 관련 질문
0
1181
2
깃헙의 자료와 강의의 실습 내용이 다릅니다.
0
271
1
섹션2. DNN 이진분류 part2에서 pos, neg에 대해 질문드립니다.
0
570
1
SMOTE를 활용한 데이터 생성
0
558
1