Сигмоид для регрессии

Question

Я только начал заниматься наукой о данных, поэтому, если это очень тупой вопрос, пожалуйста, извините меня ... Итак, я только что узнал о сигмовидном нейроне и узнал, что его диапазон равен [0, 1]. Вопрос, который у меня есть, заключается в том, как его можно использовать в регрессионных задачах, например, для прогнозирования стоимости любого объекта недвижимости, или оценки imdb для mov ie, или чего-то, что мне известно о методе масштабирования (умножении вывод сигмоиды с любым числом) для получения реальных выходных данных, но это работает только для выходов, которые имеют верхний предел, например рейтинг imdb, как насчет таких вещей, как цена товара или что-то еще?

Заранее спасибо

Answer 1

В задачах регрессии, выходной слой нейронного Net. не должно быть сигмовидная функция. Вы должны использовать функцию, которая не имеет ограничений в своем диапазоне. Сигмовидная функция часто используется в средних слоях нейрального net.

Вы можете использовать Линейная функция или Relu ( Выпрямленная линейная единица ) для задач регрессии.

Ps: Помните, что регрессия Logisti c является алгоритмом для классификации в отличие от ее названия. Убедитесь, что вы не перепутаете их. ?