为什么我的神经网络只预测一个类别(二进制分类)？

神经网络只预测一个类别（二进制分类）的原因可能有以下几个方面：

1. 数据集不平衡：如果训练数据集中的正负样本比例严重失衡，即其中一个类别的样本数量远远多于另一个类别，神经网络可能会倾向于预测数量较多的类别。解决方法可以是采用数据增强技术来平衡数据集，或者使用一些特殊的损失函数（如加权损失函数）来平衡类别权重。
2. 模型设计问题：神经网络的结构和参数设置可能不适合解决该分类问题。可以尝试调整网络结构、增加网络层数、调整激活函数、优化算法等来改善模型性能。
3. 特征提取问题：神经网络可能没有有效地学习到区分不同类别的特征。可以尝试使用更复杂的网络结构，或者进行特征工程来提取更有区分度的特征。
4. 数据质量问题：训练数据中可能存在噪声、错误标注或者缺失值等问题，导致模型无法准确学习到类别之间的区别。可以进行数据清洗、标注修正等预处理步骤来提高数据质量。
5. 模型训练不充分：神经网络可能没有充分地进行训练，导致模型无法收敛到最优解。可以尝试增加训练迭代次数、调整学习率等来提高模型的训练效果。

总之，解决神经网络只预测一个类别的问题需要综合考虑数据集、模型设计、特征提取、数据质量和训练等多个方面的因素，并进行相应的调整和优化。