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问回归模型不处理负值
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Data Science用户

提问于 2023-03-27 06:42:40

回答 2查看 28关注 0票数 0

我正在尝试创建一个模型，在给定一个特性 $x_i$ 的情况下，通过反向传播来预测 $y_i$ 这样的 $y_i=ax^2_i+bx_i+c$ 。

为此，我对每个层使用了ReLU激活函数。

当 $x_i > 0$ 时，输出非常适合，但如果不是，它只是输出一条平行线，如图中所示：

考虑到原因，当输出<0时，它的导数也是0，因此输出只是偏倚，但我不明白怎么可能也预测负值。

我不会发布任何代码，因为我认为这个问题比编程问题更多的是数学问题，但是如果有必要的话，我可以发布它。

activation-function

machine-learning

regression

backpropagation

回答 2

Data Science用户

发布于 2023-03-27 07:03:01

在回归问题中，最后一层不应该有激活，它必须只是一个线性层。请检查一下是否是这样的

票数 0

Data Science用户

发布于 2023-03-27 07:17:11

有许多可能的方法来改善您的模型适合。

一种可能的方法是向目标添加一个常量，这样所有的目标值都是正的。然后将此转换反转以预测原始缩放值。

另一种可能的方法是增加更多的特征来捕捉数据中的非线性。

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页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/120521

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