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r - ReLU act fct を使用した R のニューラルネットによる負の予測

年齢、性別、保険適用範囲、慢性疾患の数などのさまざまな入力変数を使用して、総医療費 (したがって連続変数) を予測する ANN を構築しています。R のニューラルネット パッケージを使用して、次の手順を実行しました。

  1. 最初に値を標準化して、すべての独立変数と従属変数の値が 0 から 1 の間にあるようにしました (min-max ルールを使用)

  2. 独立変数と従属変数を含むモデル マトリックスを作成し、ニューラル ネットワークの式も作成しました。

  3. トレーニングとテストのデータフレームを作成しました

  4. アクティベーション関数として ReLU を使用したかったので、次の関数を作成してニューラルネットに入れました

  5. 今、私はニューラルネットを実行します

ただし、予測された出力のいくつかは負であり、a) すべてのデータが 0 と 1 の間で標準化され、b) すべての負の値を 0 に変換する必要がある ReLU アクティベーション関数を使用した場合、これは不可能です。

否定的な予測結果が得られる理由について、ヒントや説明をいただければ幸いです。

ありがとう！


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