NNモデル-予測範囲は限られているようです
プロットとして、HDD_OSAの範囲は30〜100ですが、予測されるOSAの範囲は65〜75です。
これを理解する方法は？予測範囲を改善する方法は？
助けてください、ありがとう！
JMP Ver：16.1
分析Re：NNモデル-予測範囲は限られているようですやあ
予測モデルの問題は、予測データの分布が65〜75を中心としていることです。 また、モデルのフィッティング効果は理想的ではありません。予測結果が65〜75を中心としているが、実際の結果のデータ範囲は35〜95である場合。したがって、残差が大きすぎて、決定係数が非常に低くなります。都合がよければデータソースを提供できますか？そうでなければ、問題が何であるかを言うのは難しいです。
Re：NNモデル-予測範囲は限られているようですプロットは、モデルが貧弱であることを示唆しています。 は予測子と応答の間の弱い関連であるため、予測のほとんどは平均応答です。
Re：NNモデル-予測範囲は限られているようですこんにちは、フランク
元のデータは次のとおりです。以下を参照してください。
応答：HDD_OSA
トレーニングパラメータ：Inner_EW_R2、OW_R2、QST_AMP、QST_STO_R、MRR2
予測結果は本当に理想的ではありません、私の質問は：R2は良くありませんが、なぜ予測値の範囲が65から75に制限されているのですか？活性化関数に制限はありますか？ありがとうございます！
Re：NNモデル-予測範囲は限られているようですはい、モデルは貧弱です、私は予測範囲にもっと注意を払います。
Pythonを使用してみて、 tanhからreluまでの正規化関数は、予測範囲が良くなるようです。
