Вопрос или проблема
У меня есть задача регрессии (предсказать цену для финансового рынка).
Я строю MLP для выполнения регрессии.
Я заметил, что MLP прекращает давать предсказание, которое остается постоянным, что, как мне кажется, бесполезно.
Это значит, что я не могу сделать лучшее предсказание, чем постоянное значение? Но я пробовал CatBoost, и он выдает значимое предсказание.
Итак, если MLP дает постоянное значение, есть ли какая-то общая причина? И как это улучшить?
Это означает, что ваши признаки не имеют предсказательной силы для оценки целевой переменной. Следовательно, MLP научилась предсказывать среднее значение распределения целевой переменной, чтобы минимизировать потерю.
Попробуйте проверить, является ли постоянное значение действительно средним значением целевой переменной.
Ответ или решение
Когда многослойный перцептрон (MLP) начинает выдавать постоянные предсказания, это может свидетельствовать о нескольких возможных причинах, которые, в свою очередь, могут значительно повлиять на эффективность вашей модели в задаче регрессионного прогнозирования. Рассмотрим основные аспекты, которые могут привести к такой ситуации, а также рекомендации по их устранению для достижения более качественных предсказаний.
Причины получения постоянных предсказаний
-
Недостаточная предсказательная сила признаков: Если ваши входные данные (признаки) не содержат критически важной информации для предсказания целевой переменной (в данном случае цены на финансовом рынке), то MLP может усвоить, что более целесообразно предсказывать среднее значение целевой переменной. Проверьте, действительно ли ваши признаки обладают достаточной вариативностью и имеют ли корреляцию с целевыми значениями.
-
Проблемы с обучением модели: Если модель не обучается должным образом, возможно, она не смогла уловить зависимости в ваших данных. Причины могут быть разные: недостаточная сложность модели, неподходящие гиперпараметры или неправильный выбор функции потерь. Проверьте, не переобучается ли модель на тренировочных данных или не недообучается.
-
Неравномерное распределение данных: Если ваши данные сильно несбалансированы или имеют определенные выбросы, это может вызвать смещение в предсказаниях. Возможно, стоит рассмотреть преобразование данных, такие как нормализация или стандартизация, чтобы привести их к более однородному виду.
Как улучшить точность прогнозирования
-
Анализ данных: Сделайте подробный анализ ваших признаков. Используйте методы визуализации, такие как тепловые карты, для определения корреляции между признаками и целевыми переменными. Удалите нерелевантные или сильно коррелированные признаки.
-
Настройка гиперпараметров: Перепробуйте различные архитектуры MLP, меняя количество слоев и нейронов, функции активации, параметры регуляризации и скорости обучения. Алгоритмы оптимизации, такие как Adam или RMSprop, могут также повлиять на производительность.
-
Статистические методы: Рассмотрите возможность использования других методов предсказания, таких как CatBoost, который, как вы отмечали, дает более значимые прогнозы. Также можете применять ансамблевые методы, объединяющие в себе несколько моделей для повышения точности.
-
Регуляризация: Включите методы регуляризации, такие как L1 и L2, чтобы предотвратить переобучение модели и улучшить ее обобщающую способность.
-
Расширение данных: Если возможно, соберите дополнительные данные для обучения модели. Чем больше ваших данных, тем больше вероятности, что модель сможет найти полезные закономерности.
Заключение
Когда ваш многослойный перцептрон выводит постоянные значения, это может указывать на ограниченные возможности ваших признаков в прогностическом контексте. Подробный анализ данных, корректные настройки гиперпараметров и использование дополнительных методов могут значительно улучшить качество ваших предсказаний. Сравнительный анализ с другими методами, такими как CatBoost, может помочь вам найти наилучший подход к решению вашей задачи прогнозирования цен на финансовых рынках.