Python 即使在测试多个损失函数后，精度值仍为0

我想预测以下产品的价格：

我的精度为0。
帮我解决这个问题。

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我还更改了损失函数，但精度没有增加。

正如评论所说，这是一个回归问题，精度不是一个好的衡量标准。

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问题是层激活和损失函数。根据您的问题，您应该使用图像中的一种组合

价格是连续的，计算连续变量的精度是没有意义的。对于其回归问题，您可能应该使用MSE/RMSEWelcome to StackOverflow！我知道你是一个新的投稿人，所以我建议你签出并提交。

X=dataset.iloc[:,1:12]

Y=dataset.iloc[:,0:1]
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.3)


//this is my neural network
model=Sequential([
    Dense(32,activation='relu',input_shape=(10,)),
    Dense(32,activation='relu'),
    Dense(1,activation='sigmoid'),
])

model.compile(loss='binary_crossentropy',
             optimizer='sgd',
             metrics=['accuracy'])

hist = model.fit(X_train, Y_train,
          batch_size=20, epochs=100,
              validation_data=(X_test, Y_test))