[Python/Tensorflow] 인공지능에서, 독립변수의 예측값이 변하지 않고 같을 때

Question

Google Colab으로 진행하고 있으며, Jupyter에서도 실행해 보았으나 똑같은 오류가 발생하였습니다.
언어는 [Python/Tensorflow]입니다.

먼저, 이 AI의 제작 목적은 백신의 누적 투여량(독립변수)과 그에따른 사망률,신규사망자,신규확진자(종속변수)의 관계를 파악하여 예측하기 위한 목적입니다.

데이터는 한국데이터포털에 업로드된 정형화데이터(.csv)를 다운받아 사용하였습니다.

코드와 해결해야할 부분은 사진으로 첨부해두었습니다.

독립변수와 종속변수를 지정하고, 간단한 형태의 모델구축을 하였고 학습시켜서 loss값이 떨어지며 학습되는 것까지는 정상적으로 된것같았습니다.

하지만, 사진에서, 
print(model.predict(독립[:20]))
print(신규사망종속[:20])
부분이 model.predict(독립)으로 예측한 값이[23.933895]로 같은 숫자로 나옵니다. 어떤 부분에서 오류가 발생했을까요?

손정현 · Answer

안녕하세요!

좀 늦은감이 있지만 전체 코드 공유가 가능하시다면 원인을 찾는데 도움이 될 것 같습니다. 우선 추측을 몇가지 해보자면:
1. 데이터 셋 문제 (ex. 다수의 null 값 존재, train, test 셋 다양성 부족 등)
2. 데이터 학습 방법 문제 (ex. batch size가 적절하지 않다거나, epoch이 부족하거나 등)
3. 모델 구성의 문제 (ex. 적절하지 못한 activation 함수, overfitting, vanishing gradient 문제 등)
4. 단순 케라스 버그? (ex. https://stackoverflow.com/questions/41881220/keras-predict-always-output-same-value-in-multi-classification)

결론적으로는 전체 코드를 보고 하나씩 뜯어봐야 할 것 같습니다. 참고했던 자료들 첨부할게요 :)

- https://datascience.stackexchange.com/questions/72351/how-to-prevent-vanishing-gradient-or-exploding-gradient
- https://datascience.stackexchange.com/questions/46779/predict-gives-the-same-output-value-for-every-image-keras
- https://codingapple.com/forums/topic/cnn-predict-output-%EC%9D%B4-same-value%EA%B0%80-%EB%82%98%EC%98%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4/
- https://stackoverflow.com/questions/63094818/keras-model-gives-same-output-for-all-inputs
- https://datascience.stackexchange.com/questions/60657/keras-model-producing-same-output