نموذج DeepHit يعطي نفس النتيجة لجميع عينات الاختبار، حتى عندما تكون بيانات الاختبار عبارة عن 3 صفوف

بالطبع يجب أن تكون البيانات المُدخلة data_test متنوعة وليست مكررة وبحجم مناسب، فثلاث صفوف لا شيء بالنسبة للنماذج.

أيضًا مُهيأة بشكل صحيح تطبيع، ترميز،  وخلافه كما تم تدريب النموذج أي كما يتوقعها النموذج.

بالتالي طالما البيانات صغيرة جدًا أو غير متنوعة، جرب إضافة بيانات أكثر للاختبار:

import numpy as np
sample_indices = np.random.choice(len(data_test), size=10, replace=False)
sample_data = data_test[sample_indices]

target = deep_hit_model.predict(sample_data)
print(target)

بتاريخ 2 دقائق مضت قال Mustafa Suleiman:

بالطبع يجب أن تكون البيانات المُدخلة data_test متنوعة وليست مكررة وبحجم مناسب، فثلاث صفوف لا شيء بالنسبة للنماذج.

أيضًا مُهيأة بشكل صحيح تطبيع، ترميز،  وخلافه كما تم تدريب النموذج أي كما يتوقعها النموذج.

بالتالي طالما البيانات صغيرة جدًا أو غير متنوعة، جرب إضافة بيانات أكثر للاختبار:

import numpy as np
sample_indices = np.random.choice(len(data_test), size=10, replace=False)
sample_data = data_test[sample_indices]

target = deep_hit_model.predict(sample_data)
print(target)

 

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