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作業系統:linux 問題類別:ML、DL、Optimization 使用工具:python3 問題內容: 小弟我遇到一類問題,需要預測一個母體中的各項item的組成成分比例 所以Target可能有A,B,C,D+others五種構成 五種加起來總合為1(100%) 因為是同一母體,所取得用來預測的特徵或訊號是一樣的 等於我要用同一組預測五種Y(預測結果舉例: A20%, B30%, C10%, D10%, others30%) 看了一下Sklearn的 multiple output regression並沒有適合的限制式模型(限制總預測 需小於1) 而如果要自己設計模型 目前想到的是用簡單神經網路BPNN 加上客製化的MSE Loss funciton 除了五種Y的MSE加總外再加上懲罰項α(Sum(yA+yB+yC+yD+yOthers)-1)^2 不知道我這樣構想有無缺漏,因為就算這樣好像也不能保證神經網路出來的總和必定小於 1? 還是有更適合的模型 已經爬很久了 都沒有類似的收穫 Beta Regression很類似我需求但沒有往Multiple Y拓展的參考 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 49.214.202.244 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1610345795.A.2AC.html
youngman77: Sklearn LogisticRegressuon multi-class 01/11 22:21
sherees: softmax 01/12 17:45