TensorFlow.js で、回帰モデルの予測問題サンプル
index:
概要:
前のTensorFlow.js 関係で、
回帰モデル例を、参考にして。
予測問題の実装メモとなります。
評価グラフは、chart.js で。表示する構成です
環境
TensorFlow.js
ブラウザ
参考のコード
実装など
・自前の、学習データを外部から。読み込みます
https://github.com/kuc-arc-f/tfjs_start2/blob/master/js/train_10.js
async function getData() {
const url = 'https://raw.githubusercontent.com/kuc-arc-f/tfjs_start2/master/dat/outout.json';
const carsDataReq = await fetch( url );
const carsData = await carsDataReq.json();
//console.log(carsData)
const cleaned = carsData.map(car => ({
hnum: car.hnum,
no: car.no,
}))
return cleaned;
}・tf.tensor に変換後、学習処理、評価
/********************************
*
*********************************/
async function trainModel(model, inputs, labels, tensorData,
input_size, chart_dats) {
const {inputMax, inputMin, labelMin, labelMax} = tensorData
//console.log( input_size );
// Prepare the model for training.
const column_len = input_size
model.compile({
optimizer: tf.train.adam(),
loss: tf.losses.meanSquaredError,
metrics: ['mse'],
});
const batchSize = column_len -5;
const epochs = 50;
//model.fit(inputs,labels,{epochs: epochs });
return await model.fit(inputs, labels, {
batchSize,
epochs,
});
}
学習データと、評価のグラフ
