Keras预测在二进制问题中只返回一个类

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在二进制问题中，通常有两个类别，例如正类和负类、真和假等。Keras预测在二进制问题中只返回一个类的情况可能是由于以下原因：

1. 数据不平衡：如果训练数据中的两个类别样本数量不平衡，模型可能会倾向于预测数量较多的类别。这可能导致模型在预测时只返回一个类别。
2. 模型设计问题：模型的架构和参数设置可能导致模型只能预测一个类别。例如，如果模型的输出层只有一个神经元，并且使用sigmoid激活函数，那么模型将只能输出一个类别的概率。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

1. 数据平衡处理：通过欠采样、过采样或生成合成样本等方法，使得训练数据中的两个类别样本数量相对平衡。
2. 调整模型架构：可以尝试增加输出层的神经元数量，使用softmax激活函数，使得模型能够输出多个类别的概率。
3. 调整模型参数：通过调整模型的超参数，如学习率、正则化参数等，来优化模型的性能。
4. 使用集成学习方法：通过组合多个模型的预测结果，如投票、平均等方式，来提高模型的准确性和稳定性。

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