問題タブ [inverse-transform]
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python - 多変量LSTMで予測値を逆変換する方法は?
データセットを使用して LSTM ベースのモデルを実行しています。標準化メソッドを使用して、次のようにデータを間隔 (0, 1) に配置しました。
標準化の直後に、データを再形成して以下を取得します。
モデルは機能し、予測が得られますがinverse_transform、データが必要な場合、次のエラーが発生します。
ValueError: 形状 (1000,1) のブロードキャスト不可能な出力オペランドがブロードキャスト形状 (1000,5) と一致しません
そこで、変数に対応する名前を変更して、このサンプル コードを試しました。
しかし、2行目でこのエラーが発生します:
ValueError: サイズ 250000 の配列を形状 (1000,5) に変更できません
python - Sklearn Label Encoder - 予測と逆変換に基づいて目的の出力が得られない
scikit を使用した Python ML は初めてです。私は、ペット、所有者、および場所の 3 つの列を持つモデルを作成するソリューションに取り組んでいました。
ここで、ラベル エンコーダーを使用して、データ フレーム全体をエンコードしています。
ここで、エンコードされた配列を入力セット (ペットと所有者) と出力セット (場所) に分割しています。
次に、決定木分類器の新しいモデルを作成し、入力セットと出力セットをフィッティングしています。
今、新しいデータフレームのモデルを使用して場所を予測しようとしています。以前に使用したのと同じラベル エンコーダーを使用しています。
これで、「サンディエゴ」という値が表示されることを期待しています。出力として「Champ」が表示される理由がわかりません。
誰かがこれを通して私を助けることができますか?