为啥我的 MLP 神经网络的输出在 0 和 1 之间？

Posted 2023-03-12

【中文标题】为啥我的 MLP 神经网络的输出在 0 和 1 之间？

【英文标题】：Why the output of my MLP neural network are between 0 and 1?为什么我的 MLP 神经网络的输出在 0 和 1 之间？

【发布时间】：2020-08-21 18:02:22

【问题描述】：

我创建了一个神经网络，使用历史数据进行训练来预测股票的未来价格。数据集按小时间隔排列，因此目标是预测下一小时交易结束时的价格。

我使用了 2 个 (20,16) 格式的隐藏层，26 个输入和一个输出，应该是价格。激活函数是'relu'，求解器是'adam。

当训练完成并且我尝试对其进行测试时，所有输出都是介于 0 和 1 之间的值，我不明白。

这是我的代码：

# Defining the target column and predictors
target_column = ['close']
predictors = list(set(list(df.columns))-set(target_column)

# Standardizing the DataFrame
df[predictors] = df[predictors]/df[predictors].max()
df.describe().transpose()

# Creating the sets and splitting data
X = df[predictors].values
y = df[target_column].values
y = y.astype('int')
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=1)
df.reset_index()

#Fitting the training data
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(20,16), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)
mlp.fit(X_train, y_train.ravel())

#Predicting training and test data
predict_train = mlp.predict(X_train)
predict_test = mlp.predict(X_test)

执行代码后，我也收到此警告：

UndefinedMetricWarning: Recall and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no true samples. `Use `zero_division` parameter to control this behavior.

预测不应该至少是一个不限于1到0之间的连续数值变量吗？

【问题讨论】：

致审稿人：这不是与UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples 的重复 - 错误原因完全不同（请参阅下面的答案）。

【参考方案1】：

价格是一个连续变量，所以这是一个回归问题而不是分类问题；在这里，您尝试将分类器应用于回归问题，这是错误的。

这样的分类器产生一个概率输出，不出所料，它位于 [0, 1]。

您应该使用MLPRegressor 模型而不是MLPClassifier。