Python Tensorflow DNN分类器精度低

你好，我是tensorflow的新手，我正在尝试在这个数据集上使用DNN分类器

以下代码是输入函数

def input_fun(features,labels,training=True,batch_size=256):
   ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(features),labels))
   if training:
      ds.shuffle(1000).repeat()
   return ds.batch(batch_size)

这是专题栏目

my_feature_columns = []
for key in train.keys():
   my_feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column(key=key))
print(my_feature_columns)

以及模型的创建

classifier=tf.estimator.DNNClassifier(
   feature_columns=my_feature_columns,
   hidden_units=[70,10],
   n_classes=7)

最后是训练代码

classifier.train(
   input_fn=lambda: input_fun(train, train_y),
   steps=5000)

所以问题是，当训练模型时，它只进行了一步

INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook.
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 0...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 0 into /tmp/tmpa_n0egjm/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 0...
INFO:tensorflow:loss = 31.256369, step = 0
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 100...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 100 into /tmp/tmpa_n0egjm/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 100...
INFO:tensorflow:Loss for final step: 2.4960964.
<tensorflow_estimator.python.estimator.canned.dnn.DNNClassifierV2 at 0x7fd373e45c18>

INFO:tensorflow:Done调用model\u fn。
信息：tensorflow:创建检查点SaveRhook。
信息：tensorflow：图表已定稿。
信息：tensorflow:正在运行本地初始化操作。
信息：tensorflow:已完成运行本地初始化操作。
信息：tensorflow:在保存检查点0之前调用检查点侦听器。。。
信息：tensorflow:将0的检查点保存到/tmp/tmpa_n0egjm/model.ckpt。
信息：tensorflow:保存检查点0后正在调用检查点侦听器。。。
信息：tensorflow:损失=31.256369，步长=0
信息：tensorflow:在保存检查点100之前调用检查点侦听器。。。
信息：tensorflow：将100的检查点保存到/tmp/tmpa_n0egjm/model.ckpt。
信息：tensorflow:保存检查点100后调用检查点侦听器。。。
信息：tensorflow：最后一步损失：2.4960964。

当评估的准确性是可怕的，所以任何帮助将被感激