⭐ Mis resultados:
- loss : 27.95
- mean_absolute_percentage_error : 15.30
🔻 Modelo:
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
#Definición de la arquitectura
model = Sequential()
model.add(Dense(13, input_dim=13, kernel_initializer='normal',activation='relu'))
model.add(Dense(10, kernel_initializer='normal',activation='relu'))
model.add(Dense(8, kernel_initializer='normal',activation='relu'))
model.add(Dense(6, kernel_initializer='normal',activation='relu'))
model.add(Dense(4, kernel_initializer='normal',activation='relu'))
model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))
# Compilación del modelo
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam',metrics=['mean_absolute_percentage_error'])
👉 En las graficas se puede ver que a partir de los 200 epochs, los valores de error no varian mucho por lo que ese seria el número suficiente de iteraciones.
🔹 Mean absolute error:
🔹 Loss function:
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