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请教一道data challenge 的题

[复制链接] |只看干货 |数据科学
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应该是挂掉data challenge了,没怎么准备deep learning的题,有点出乎意料,等正式收到挂掉通知来更新哪个公司。

数据很简单,就是用户连续8天的记录是否用了app, binary 用或者没用,还有他们的年龄和性别。问题是写一个deep learning 模型用用户前7天数据预测第8天是否会用app, 要求7天数据用LSTM layer + dense layer, 用户年龄性别跳过LSTM layer 直接用dense layer, 最后两层dense layer 结合起来output。

经验不够,没见过这种结构,随便keras写了个简单LSTM, 全部feature 都塞进去了,肯定是不对,求高手指点。

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好久没碰NN了,个人感觉就是前7天的数据建立LSTM,用最后一步的output和性别等放在一起输入dense
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 楼主| xlrec 2020-11-14 13:19:23 来自一亩三分地官方APP | 显示全部楼层
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jzhao59 发表于 2020-11-13 21:14:05
好久没碰NN了,个人感觉就是前7天的数据建立LSTM,用最后一步的output和性别等放在一起输入dense
在最后dense 另外再加feature在tf/keras咋实现呢?
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xlrec 发表于 2020-11-13 21:19:23
在最后dense 另外再加feature在tf/keras咋实现呢?
我不用tf/keras,PyTorch里面很简单
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dajiangdongqu 2020-11-14 23:53:50 | 显示全部楼层
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和xgb哪个效果好 ?? 深学吹得神, 效果咋样?
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sups007 2020-11-15 01:56:04 | 显示全部楼层
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Build a new layer after LSTM: concatenate([LSTM_output, other_features])

If it is helpful, please reward some BIG RICE
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