修正してコードちょうだい

2024年6月8日

目的変数であるサイズ（y）が連続的な数値である場合、回帰タスクとして扱う必要があります。その場合、出力層の活性化関数は線形（Linear）となります。

以下は、修正されたコードです。

python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# データをトレーニングセットとテストセットに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_combined, y, test_size=0.2, random_state=42)

# データの標準化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# モデルの作成
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train_scaled.shape[1],)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(1, activation='linear')  # 線形活性化関数
])

# モデルのコンパイル
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['mae'])  # 回帰タスクのため、損失関数は平均二乗誤差を使用

# モデルのトレーニング
history = model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test_scaled, y_test))

# テストデータでの予測と評価
y_pred = model.predict(X_test_scaled)

# モデルの評価
loss, mae = model.evaluate(X_test_scaled, y_test)
print("Mean Absolute Error:", mae)

このコードでは、Sequentialモデルを使用してニューラルネットワークを構築し、回帰タスクに適した活性化関数と損失関数を選択しています。また、トレーニングとテストデータの標準化も行っています。