Используя H2O DeepLearning и функцию активации Tanh, допустимо / допустимо получить прогнозируемое (вероятностное) значение больше 1?Если да, разве это не искажает прогнозы для первого класса?
Детали: Я использую H2O для глубокого обучения искусственных нейронных сетей в R, чтобы предсказать 2 класса.Мои y данные ( actualResults ) являются фактическими классификациями только 0 и 1.Все независимые переменные x являются числовыми, а обучающая структура исключает y ( actualResults ).Когда я делаю максимум для прогнозируемых значений, я получаю значения больше 1, а не меньше -1, хотя предполагается, что Tanh ограничено [-1, 1].
Вопросы:
- Являются ли эти прогнозируемые значения больше 1 приемлемыми / действительными?
- Почему я получаю прогнозные значения больше 1 для Tanh?
- Имеет ли это появление значений больше 1 перекоса /предвзятые положительные (класс 1) прогнозы?
Примечание. В приведенном ниже коде первый столбец training_set и testing_set является фактической классификацией, поэтому-c (1) удаляет его для сетевого ввода.
ANN <- h2o.deeplearning(y = "actualResult",
x = independentVariableColumns,
training_frame = as.h2o(training_set[-c(1)]),
activation = "Tanh",
hidden = rep(3, 3),
epochs = 100)
prediction <- h2o.predict(ANN, newdata = as.h2o(test_set[-c(1)]))
maxPrediction <- max(prediction)