回归分析预测法,是在分析市场现象自变量和因变间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,并将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化来预测因变关系大多表现为相关关系,因此,回归分析预测法是一种重要的市场预测方法,当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时,如果能将影响市场预测对象的主要因素找...
通过图示,我们基本可以确定这个问题是个线性回归问题,而且是典型的多元线性回归,即包括两个或两个以上自变量的回归。多元线性回归的函数模型如下: y=a0+a1x1+a2x2+⋯+akxk 具体化到房价预测问题,上面的公式可以简化成: z=x1⋅w1+x2⋅w2+b 抛开本例的房价问题,对于一般的应用问题,建立多元线性回归模型时,...
对应输出值为无限大，进而输出nan。另一种可能是你训练的时候采用的数据处理如归一化等，那么预测是应...
以往的回归模型大多是多输入单输出的输入格式，例如，输入光照、温度等变量，则输出光伏功率。后台经常有...
猜测是你的数据不平衡造成的
如果你在输出层加一个softmax就不会出现这个问题，我在预测的时候没出现过nan的情况，但是在训练的时候...
x)的x过大，导致nan 计算exp有一些技巧，可以参考tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits的实现 ...
我之前遇到过： 我的原因是我的loss出现了分母为0的情况。 也就是数据中有些 observation value的值...
因为sigmoid就是预测0到1之间的连续值。通常当二分类预测使用,你的问题是否复合二分类如果可以就把类别换成0和1就可以了,如果是做回归那就不行了,要换其他损失函数 python做BP神经网络,进行数据预测,训练的输入和输出值都存在负数,为什么预测值永远为正数?