Ali Ahmed55

طيب مش ممكن ان اخد فقط 3 صفوف من العمود غy_target_test عشان يكون متسوي مع الtarget ؟

الا هو بس زي هو الملف عبار عن 3 صفوف فعلان الف شكراا جدا جدا لحضرتكم جزاكم الله كل خير

انا اصلان عاوز ان استخدم الداله دي MSE (Mean Squared Error) ولكن بيحصل الخطاء ده مش عارف ليه mean_squared_error_value = mean_squared_error(y_target_test , target , multioutput='uniform_average') print(f"Mean Squared Error: {mean_squared_error_value}") ولكن بيظهر الخطاء ده File "e:\PYHON\project-lifetrack\lifetrack2.py", line 246, in <module> mean_squared_error_value = mean_squared_error(y_target_test , target , multioutput='uniform_average') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\PYHON\project-lifetrack\Lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py", line 216, in wrapper return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\PYHON\project-lifetrack\Lib\site-packages\sklearn\metrics\_regression.py", line 565, in mean_squared_error _check_reg_targets_with_floating_dtype( File "E:\PYHON\project-lifetrack\Lib\site-packages\sklearn\metrics\_regression.py", line 198, in _check_reg_targets_with_floating_dtype y_type, y_true, y_pred, multioutput = _check_reg_targets( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\PYHON\project-lifetrack\Lib\site-packages\sklearn\metrics\_regression.py", line 104, in _check_reg_targets check_consistent_length(y_true, y_pred) File "E:\PYHON\project-lifetrack\Lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 475, in check_consistent_length raise ValueError( ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [4320, 3]

السلام عليكم ده الكود loss, accuracy = deep_hit_model.evaluate(x_test_scaled, y_target_test) print(f"Test Loss: {loss}") rmse = np.sqrt(loss) print(f"Test Rmse: {loss}") percentage_error = (rmse / np.mean(y_target_test)) * 100 print(f"Percentage_error: {percentage_error:.2f}%") ودي نتجيه ال Percentage Error: 51.93%

المشكله ان بستخدم الداله دي بيظهر خطاء mean_squared_error_value = mean_squared_error(y_target_test , target , multioutput='uniform_average') print(f"Mean Squared Error: {mean_squared_error_value}") بيظهر الخطاء ده File "e:\PYHON\project-lifetrack\lifetrack2.py", line 246, in <module> mean_squared_error_value = mean_squared_error(y_target_test , target , multioutput='uniform_average') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\PYHON\project-lifetrack\Lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py", line 216, in wrapper return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\PYHON\project-lifetrack\Lib\site-packages\sklearn\metrics\_regression.py", line 565, in mean_squared_error _check_reg_targets_with_floating_dtype( File "E:\PYHON\project-lifetrack\Lib\site-packages\sklearn\metrics\_regression.py", line 198, in _check_reg_targets_with_floating_dtype y_type, y_true, y_pred, multioutput = _check_reg_targets( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\PYHON\project-lifetrack\Lib\site-packages\sklearn\metrics\_regression.py", line 104, in _check_reg_targets check_consistent_length(y_true, y_pred) File "E:\PYHON\project-lifetrack\Lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 475, in check_consistent_length raise ValueError( ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [4320, 3]

السلام عليكم ده الكود loss, accuracy = deep_hit_model.evaluate(x_test_scaled, y_target_test) print(f"Test Loss: {loss}") ودي النتجيه 135/135 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1s 1ms/step - loss: 15.3364 - mse: 15.3364 Test Loss: 15.340315818786621

تمام جدا الف شكراا جدا لحضرتكم جزاكم الله كل خير أ.محمد هي توزيع البيانات عندي كده efs_combined 0.0 13268 5.8 329 5.5 326 5.2 322 5.6 317 ... 27.7 1 24.1 1 37.6 1 21.8 1 17.2 1

تمام بس لو العمود هتنباء بي عبار عن قيمه زي كده 0.0-47.0 فا الافضل في الطبقه الاخير الsigmoid و الا الlinear ؟

السلام عليكم هو امتي استخدم الReLU وامتي استخدم الTanh في الشبكات العصبيه ؟

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

الا الاسف مش هينفع عشان دي مسابقه علي كاغل هي عمل كده وده كلام المسابقه This leaderboard is calculated with approximately 25% of the test data. The final results will be based on the other 75%, so the final standings may be different. شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

انا عمل كده # The 'deep_hit_model' is a Sequential model in Keras, meaning the layers are stacked in a linear fashion. deep_hit_model = keras.models.Sequential([ #keras.layers.Input(shape=(57)), # - The first layer is a Dense layer with 8 units and 'tanh' activation function. This layer is responsible for transforming the input into a higher-dimensional space. keras.layers.Dense(8 , activation='relu'), keras.layers.BatchNormalization(), keras.layers.Dropout(0.1), # - The second layer is a Dense layer with 128 units and 'tanh' activation function, allowing the model to learn more complex patterns. keras.layers.Dense(128 , activation='relu'), keras.layers.BatchNormalization(), keras.layers.Dropout(0.3), # - The third layer is a Dense layer with 64 units and 'tanh' activation function, further processing the data with non-linearities. keras.layers.Dense(64 , activation='relu'), keras.layers.BatchNormalization(), # - The fourth layer is a Dense layer with 32 units and 'tanh' activation function, continuing to refine the representation of the data. keras.layers.Dense(32 , activation='relu'), keras.layers.BatchNormalization(), # - The final layer is a Dense layer with 1 unit and 'sigmoid' activation function, producing an output between 0 and 1, suitable for binary classification. keras.layers.Dense(1 , activation='sigmoid'), ]) هل الترتيب مهم ؟

السلام عليكم هو اوقات النموذج بيطلع نتجيه كلها زي بعض مش عارف ازي يكمن عشان عشان البيانات الاخبتار عبار عن 3 صفوف فقط ؟ امي بستخدم الكود ده target = deep_hit_model.predict(data_test) print(target)

السلام عليكم هو عادي ان استخدم الDropout مع BatchNormalization عند بناء شبكه عصبيه ؟

انا تواصلت مع حد في خدمه العملاء اقالي هو مغلق حاليا عشان كده ظهرات دي الرقم القومى غير مسموح له بالتسجيل او مسجل من قبل

انا بسجل الاستمار دلوقتي بس ظهار الخطاء ده الرقم القومى غير مسموح له بالتسجيل او مسجل من قبل يعني اي الكلام ده احل المشكله دي ازي ؟

الف شكراا جدا لحضرتكم جزاكم الله كل خير

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

طيب هو مغلق المراحله التاني فا هل يوجد مراحله ثالث وهل حضرتك عنك معلوم هيفنح امتي ؟

السلام عليكم هي اي مبادرة الرواد الرقميون التي تقدمها الدول المصري وكيف اقدم فيها؟

الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

السلام عليكم انا اسقمت البيانات الي بيانات تدريب واختبار و تطواير بس استخدم ازي بيانات التطواير في النموذج ؟ # Step 1: Split data into 70% training and 30% temporary set (which will be further split) x_train, x_temp, y_target_train, y_target_temp = train_test_split(x, y_target, test_size=0.3, random_state=42) # Step 2: Split the temporary set into 15% validation (dev) and 15% test x_dev, x_test, y_target_dev, y_target_test = train_test_split(x_temp, y_target_temp, test_size=0.5, random_state=42)

تمام جدا الف شكراا جدا لحضرتك جزاك الله كل خير

تمام جدا بس هو الefs عبار عن efs,Event-free survival,Categorical,['Event' 'Censoring'] يعني القيمه 0.0 - 1.0 الefs_time عبار عن efs_time,"Time to event-free survival, months",Numerical, فا طريقه الضرب تكون الافضل في الحال دي ؟

ايوه انا اقصد كده