使用brulee训练神经网络时参数变更但预测结果近乎一致的求助

以下是针对你遇到的预测结果几乎相同问题的排查和解决方向：

1. 优先处理特征标准化 #

神经网络对输入特征的尺度极度敏感，尤其是使用relu激活函数时，若特征量级差异过大，极易导致神经元输出饱和，最终模型输出趋于一致。

• 对训练和测试特征做标准化处理，确保特征均值为0、方差为1：

  # 标准化训练特征
  x_train <- as.matrix(data_train[, 2:ncol(data_train)])
  x_train_scaled <- scale(x_train)
  
  # 用训练集的均值和标准差标准化测试集（避免数据泄露）
  x_test <- as.matrix(data_test[, 2:ncol(data_test)])
  x_test_scaled <- scale(x_test, 
                         center = attr(x_train_scaled, "scaled:center"), 
                         scale = attr(x_train_scaled, "scaled:scale"))
  
  # 重新拟合模型
  fit <- brulee_mlp(x = x_train_scaled,
                    y = data_train$cc,
                    hidden_units = hidden_units,
                    epochs = epochs, dropout = dropout, learn_rate = learn_rate, activation = activation,
                    penalty = penalty, validation = validation)
  
  # 预测并绘图
  predict(fit, x_test_scaled) %>%
    bind_cols(data_test) %>%
    ggplot(aes(x = .pred, y = cc)) +
    geom_abline(col = "green") +
    geom_point(alpha = .3) +
    lims(x = c(0, 1.0), y = c(0, 1.0)) +
    coord_fixed(ratio = 1)
  

2. 调整模型参数 #

当前参数设置可能限制了模型的学习能力：

• 迭代次数：50轮可能不足以让模型收敛，尝试将epochs调整为200或500。
• 学习率：0.01可能过高或过低，尝试测试0.1、0.001等不同值，观察损失变化。
• 隐藏单元数：仅4个隐藏单元可能无法捕捉数据的复杂关系，尝试增加到8、16或32。
• 正则化参数：penalty=0.01惩罚力度过大，会限制参数更新，先尝试设为0或0.0001；dropout=0.01几乎无正则化效果，若不是过拟合问题，可先设为0。

3. 确认任务类型匹配 #

从目标变量cc的0-1范围来看，这应该是二分类任务，需确保brulee_mlp使用正确的损失函数：

• 在拟合时指定loss = "logistic"，明确任务为二分类：

  fit <- brulee_mlp(x = x_train_scaled,
                    y = data_train$cc,
                    hidden_units = hidden_units,
                    epochs = 200,
                    learn_rate = 0.001,
                    activation = "relu",
                    penalty = 0,
                    validation = 0.8,
                    loss = "logistic")
  

4. 检查数据分布 #

• 查看目标变量cc的分布：

  table(data_train$cc)
  hist(data_train$cc)
  

  如果大部分样本的cc值集中在某个区间（比如接近0.5），模型可能倾向于输出均值，导致预测结果趋同，这种情况下需要检查数据本身是否存在问题，或尝试增加模型复杂度。

5. 监控训练过程 #

• 绘制训练损失曲线，观察模型是否在学习：

  plot(fit)
  

  如果损失曲线一直平坦，说明模型没有更新参数，需进一步排查学习率、数据预处理等问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leprechault