Keras验证准确性不会超过75％，并且预测效果不佳

Question

我正在研究this数据集，以便使用keras库进行污染预测（NO2）。我对丢失的数据进行了插值，对风向进行了一种热编码。 通过MinMaxScaler进行归一化后，关于训练/验证和测试集的分记录将它们通过批处理生成器提供给keras。

这是我使用的一些模型，但它们似乎都没有超过验证准确性的75％，并且做出的预测确实很糟糕：

private boolean m_serviceBound = false;
private ServiceConnection m_serviceConnection = new ServiceConnection() 
{
    ...
};


@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) 
{
    ...
    Intent intent = new Intent(this, CallNotifierService.class);
    bindService(intent, m_serviceConnection, Context.BIND_AUTO_CREATE);
    m_serviceBound = true;
    ...
}

@Override
protected void onDestroy() {
    ...
    if (m_serviceBound) {
        unbindService(m_serviceConnection);
        m_serviceBound = false;
    }
    ...
};

遵循this教程。

Answer 1

您的代码非常全面，但分析性还不够，因为您无法确定导致预测保持在75％范围内的确切原因。

尝试实现keras的一些回调函数，以便您可以在不同阶段存储模型，并了解性能如何在每一层中发生变化。

Keras functionality of callback

Model Checkpoint Keras

您必须在Callack声明部分中扩展代码，考虑要比较的22种模型，并检查每种模型的展示方式。