machine-learning - Weka の予測範囲の制限

Question

私の研究では、Weka を使用してさまざまな用途のアルファ値を予測しています。alpha の正当な範囲は、0 から 1 までの任意の実数です。現在、パフォーマンスは良好ですが、一部の予測は 1 を超えています。分類子は実数であるため、数値として保持したいのですが、予測の範囲を 0 から 1 の間に制限したいと考えています。これを行う方法？

Answer 1

これは Weka ではできません。それが可能かどうかは、回帰アルゴリズムの実装に依存します.Wekaのアルゴリズムのいずれかでこのようなものが実装されていることは知りません(間違っているかもしれませんが)。

実装されたとしても、1 より大きいすべての値が単純に 1 に置き換えられる可能性が最も高いです。各予測を確認し、1 より大きいすべての値を置き換えることで、同じことを行うことができます。

回帰モデルをトレーニングするときに可能な出力範囲を考慮しても、パフォーマンスが向上する可能性はほとんどありません。