В настоящее время я использую keras (tenorflow) для создания нейронной сети с прямой связью для прогнозирования продаж. Когда я смотрю на набор тестов, сравнивающий прогнозируемые и реальные значения продаж, линия соответствия в конечном итоге имеет хорошее значение R в квадрате, но с низким значением наклона. Таким образом, он правильно предсказывает изменчивость данных, но не прогнозирует величину данных. Когда я смотрю на данные в меньших подмножествах, недооценка постоянна. Кто-нибудь имел опыт с этим или есть идея, что может вызвать это? У меня есть ощущение, что это может быть проблема смещения данных / нормализации.