Данный код представляет собой простую модель линейной регрессии, реализованную с помощью библиотек TensorFlow и Keras.
Модель линейной регрессии предназначена для прогнозирования значений на основе входных данных. В проекте реализованы основные этапы работы с моделью, включая подготовку данных, построение модели, обучение и прогнозирование.
- Массивы
XиYсодержат соответственно входные и выходные данные. - Для улучшения сходимости модели производится стандартизация данных:
- Вычитание среднего значения и деление на стандартное отклонение как для входных данных, так и для целевых значений.
- Модель состоит из одного линейного слоя (
Dense) с одним выходом, что соответствует задаче линейной регрессии. - Оптимизатор — стохастический градиентный спуск (SGD) с небольшой скоростью обучения (0.001), чтобы обеспечить плавную настройку параметров модели.
- В качестве функции потерь используется среднеквадратическая ошибка (MSE), что является стандартным подходом для регрессии.
- Модель обучается на протяжении 1000 эпох для минимизации ошибки предсказания, с логированием прогресса.
- После обучения модель используется для предсказания значений.
- Входные данные также стандартизируются перед подачей в модель, а результат предсказания возвращается в исходные единицы измерения с помощью обратной дестандартизации.
- TensorFlow и Keras для построения и обучения модели.
- SGD (Стохастический градиентный спуск) как оптимизатор.
- Среднеквадратическая ошибка (MSE) как функция потерь.
Код демонстрирует основные шаги для решения задачи линейной регрессии: от подготовки данных и стандартизации до обучения модели и генерации прогнозов.