Logistische Regression mit Tensorflow funktioniert nicht

Question

Ich lerne hier etwas Neues, also hoffe ich, dass die Gemeinschaft helfen kann. Ich bin meistens ein Ruby-Typ, aber ich versuche, auf Python umzusteigen, damit ich Machine Learning mit Tensorflow angehen kann. Ich habe die schwierigste Zeit, dieses logistische Regressionsskript mithilfe von Daten aus der Wohnung zu erstellen.

Links zu Daten:
https://storage.googleapis.com/datastorage_machinelearning/first1500.csv

logistische Regression Skript:
https://gist.github.com/Nick-Harvey/404b605423b3c19710eb2a1de6cb5880

Script Ausgang:
https://gist.github.com/Nick-Harvey/3eab9262770bfb690730cad1fbadf9eb

Der Fehler ist etwas offensichtlich, wie es sagt, dass es unvereinbar Formen sind. Dies liegt wahrscheinlich an der Codierung, die ich für Ortsnamen mache, indem ich zusätzliche Spalten hinzufüge. Allerdings kann ich nicht einen Weg finden, die Daten anzupassen, so dass ich den Preis für das Haus sqft vorhersagen und in der Lage sein werde, alles zu planen. Irgendwann würde ich gerne in der Lage sein, die Daten so zu plotten, dass Sie das Quadrat mit dem Preis vergleichen und es nach der Stadt sortieren können.

Answer 1

Hinweis: Ich denke, Sie tun keine logistische Regression. Die logistische Regression erfordert, dass die abhängige Variable binär ist und durch maximale Wahrscheinlichkeit geschätzt wird, wie z. B. das Fischer-Scoring. Ihre Fehlerfunktion ist die durchschnittliche kleinste Quadrate und Ihre abhängige Variable ist numerisch. Es sieht für mich wie multiple lineare Regression aus.

---

Ich studierte Ihren Code und war in der Lage, ein Modell zu trainieren. Ihr Code ist später abgestürzt, als Sie den kleinsten quadratischen Verlust berechnet haben. Aber das überlasse ich dir.

Ihr Problem ist die Dimension Ihrer Trainingsdaten. Ihre abhängige Variable y_train hat die Form: (1176).

Versuchen:

y_train y_train.reshape = ((y_train.shape [0], 1))

nach

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, Testgröße = 0,2)