আমি নিউরাল নেটওয়ার্কের মডেল তৈরি করে কিছু ডাচ বিল্ডিংয়ের জ্বালানী গ্যাস গ্রহণের ক্ষেত্রে আউটলিয়ারদের সনাক্ত করার চেষ্টা করেছি। আমার খুব খারাপ ফলাফল হয়েছে, তবে কারণ খুঁজে পাচ্ছি না।
আমি কোনও বিশেষজ্ঞ নই তাই আমি আপনাকে জিজ্ঞাসা করতে চাই আমি কী উন্নতি করতে পারি এবং আমি কী ভুল করছি। এটি সম্পূর্ণ বিবরণ: https://github.com/denadai2/Gas-consumption-outliers ।
নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যাক প্রচার সহ একটি ফিডফওয়ার্ড নেটওয়ার্ক। এখানে বর্ণিত হিসাবে আমি 41'000 সারি, 9 টি বৈশিষ্ট্যযুক্ত একটি "ছোট" ডেটাসেটে ডেটাसेटকে বিভক্ত করেছি এবং আমি আরও বৈশিষ্ট্য যুক্ত করার চেষ্টা করেছি।
আমি নেটওয়ার্কগুলি প্রশিক্ষণ দিয়েছি তবে ফলাফলগুলিতে 14.14 আরএমএসই রয়েছে, সুতরাং এটি গ্যাস ব্যয়গুলি এত ভালভাবে অনুমান করতে পারে না, ধারাবাহিকভাবে আমি একটি ভাল আউটলেট সনাক্তকরণ ব্যবস্থা চালাতে পারি না। আমি দেখতে পাচ্ছি যে কিছু কাগজপত্রগুলিতে তারা বৈদ্যুতিক বিদ্যুতের দৈনিক বা ঘণ্টায় ব্যয় করার পূর্বাভাস দিলেও, তাদের এমএসই = 0.01 এর মতো ত্রুটি রয়েছে।
আমি কী উন্নতি করতে পারি? আমি কি ভুল করছি? আপনি কি আমার বর্ণনাটি দেখতে পারেন?