For some reason, my neural network doesn’t want to show more than 1000. Here’s the code:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Загрузка данных для обучения
train_data = pd.read_csv("_salary_train.csv")

# Преобразование категориальных переменных в числовые значения
train_data = pd.get_dummies(train_data, columns=['job'])

# Удаление столбца "Id"
train_data.drop(columns=['Id'], inplace=True)

# Масштабирование признаков
scaler = StandardScaler()
X = train_data.drop(columns=['salary'])
y = train_data['salary']
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Создание и обучение модели
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_scaled.shape[1],)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_scaled, y, epochs=1000, batch_size=32)

# Загрузка данных для предсказания
test_data = pd.read_csv("salary_predict.csv")

# Преобразование категориальных переменных в числовые значения
test_data = pd.get_dummies(test_data, columns=['job'])

# Удаление столбца "Id", если он присутствует
if 'Id' in test_data.columns:
    test_data.drop(columns=['Id'], inplace=True)

# Удаление столбца "salary", если он присутствует
if 'salary' in test_data.columns:
    test_data.drop(columns=['salary'], inplace=True)

# Упорядочивание признаков для тестовых данных
test_data = test_data.reindex(columns=X.columns, fill_value=0)

# Масштабирование признаков
test_data_scaled = scaler.transform(test_data)

# Предсказания заработной платы
predictions = model.predict(test_data_scaled)

# Создание DataFrame с Id и предсказанными зарплатами
result_df = pd.DataFrame({'Id': range(1, len(predictions) + 1), 'salary': predictions.flatten()})

# Ограничение значений зарплат в пределах от 1 до 1 000 000
result_df['salary'] = result_df['salary'].clip(1, 1000000)

# Сохранение предсказаний в CSV файл
result_df.to_csv('predicted_salaries_2000.csv', index=False)

There was 18,000 meaning in education. Then he drove under 999, but only 1000 is displayed. Why so?

Вот часть значении для обучения:
enter image description hereenter image description here