पाइथन

Question

में केरा का उपयोग करते हुए तंत्रिका नेटवर्क में फ़ीचर महत्व चार्ट मैं पाइथन (3.6) एनाकोंडा (64 बिट) स्पाइडर (3.1.2) का उपयोग कर रहा हूं। मैंने पहले से ही एक प्रतिक्रिया समस्या (एक प्रतिक्रिया, 10 चर) के लिए keras (2.0.6) का उपयोग कर एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल सेट किया है। मैं सोच रहा था कि कैसे मैं उत्पन्न कर सकते हैं तो तरह सुविधा महत्व चार्ट:

def base_model(): 
    model = Sequential() 
    model.add(Dense(200, input_dim=10, kernel_initializer='normal', activation='relu')) 
    model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal')) 
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer = 'adam') 
    return model 

clf = KerasRegressor(build_fn=base_model, epochs=100, batch_size=5,verbose=0) 
clf.fit(X_train,Y_train) 

Answer 1

फिलहाल Keras सुविधा महत्व को निकालने के लिए किसी भी कार्यक्षमता प्रदान नहीं करता है। Keras: Any way to get variable importance?

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