Python 预测电子商务中的产品收益

我试图通过在互联网上阅读本文，使用TF构建一个NN模型

到目前为止，我已经能够在线使用一些代码

这在TF中使用逻辑回归，并尝试在[10]模式中预测二元分类，其中[10]和[01]分别未返回和返回

我有13个功能集和1个标签，但训练后模型预测的准确率约为40%

我还使用了Sklearn的scaler来扩展-1,1中的特性集

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对于初学者，有没有明确的方法来解决这个问题？

您是否尝试过其他学习模型，例如决策树（以及扩展的随机森林），或者XGBoost？在小型实验中，我发现它们比神经网络更擅长分类

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您还可以花几分钟阅读功能工程，了解其他一些从分类器中获得更好结果的想法。

不，没有。问题回答了。可能是各种各样的事情。您的特征可能对您试图做出的预测没有指示意义。您的训练数据集可能太小。您的网络体系结构可能不适合此任务。你可能有过拟合问题等。神经网络是复杂的，对于“为什么我的网络不能预测？”这个问题没有固定的解决方案。或者开始阅读它，或者按照建议，尝试scikit学习中的其他分类算法。这些是更容易使用的开箱即用。