Я пытаюсь предсказать значения, используя MLPRegressor из scikit-learn в Python, но мои прогнозы исчисляются тысячами, в то время как они должны быть 0,0-процентными (положительные и отрицательные проценты).
Я хочу использовать 'adam', 'relu' и иметь три слоя по 32, 16 и 8 нейронов соответственно, потому что я подражаю эксперименту с данными.Мой набор поездов в настоящее время состоит из 163 точек данных из 855 переменных.
Код, который я использую:
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(32,16,8), activation='relu', solver='adam')
arr_train_Y = np.ravel(arr_train_Y)
mlp.fit(arr_train_X, arr_train_Y)
y_pred_NN = mlp.predict(arr_test_X)
Почему мои прогнозы так высоки и как мне сделать их более точными?