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[問題] 想找適合預測佔比組成的模型

看板DataScience作者 (我不玩了)時間3年前 (2021/01/11 13:50), 編輯推噓6(6推 0噓 6→)
留言12則, 9人參與, 3年前最新討論串1/1
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/DataScience/M.1610344227.A.1A5.html
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01/11 16:04, 3年前 , 1F
softmax + cross entropy？！
01/11 16:04, 1F
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01/11 17:28, 3年前 , 2F
softmax畢竟比較偏向classification 不確定是否能用來
01/11 17:28, 2F
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01/11 17:28, 3年前 , 3F
預測真正的比例回歸問題
01/11 17:28, 3F
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01/11 18:18, 3年前 , 4F
要不要考慮無/半監督式模型？藉助原資料結構來預測？
01/11 18:18, 4F
推
01/11 18:21, 3年前 , 5F
卡位 我也有這樣的研究需求..
01/11 18:21, 5F
推
01/11 21:17, 3年前 , 6F
試試看最後一層softmax，loss用mse，能符合限制，又能
01/11 21:17, 6F
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01/11 21:18, 3年前 , 7F
做regression
01/11 21:18, 7F
推
01/18 02:55, 3年前 , 8F
預測結果的總和當分母算比例不行嗎？
01/18 02:55, 8F
推
01/18 18:35, 3年前 , 9F
我也覺得直接算比例就可以了？
01/18 18:35, 9F
推
01/18 21:07, 3年前 , 10F
linear programming + penality function
01/18 21:07, 10F
推
01/21 15:12, 3年前 , 11F
Softmax最合啊
01/21 15:12, 11F
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01/21 15:13, 3年前 , 12F
Loss用mse +1
01/21 15:13, 12F
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