使用MLP预测水体污染时y_true与y_pred输出维度不一致问题排查

• 输出层定义语法错误：你编写的model.add(Dense(2), )存在括号位置错误，model.add()方法的右括号位置偏移，导致输出维度为2的全连接层没有被正确添加到模型中，模型实际输出维度和标签的2维结构不匹配。
• 多输出评价参数未配置：你调用的r2_score默认适配单输出任务，未指定multioutput参数时传入2维标签，也会触发维度不匹配的报错。

1. 修正模型层定义代码，调整括号位置，同时给隐藏层统一添加激活函数，显式指定输入维度避免形状推断错误：

model = Sequential()
# 显式指定输入特征维度为7
model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(7,)))
model.add(Dense(10, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
# 修正输出层写法，回归任务输出层不需要额外激活函数
model.add(Dense(2))

你可以在编译完成后添加model.summary()代码，查看各层输出形状，确认最后一层输出维度为(None, 2)即可匹配你的标签结构。

2. 调整R2得分的调用参数，适配多输出场景：

# 保留两个污染指标各自的R2得分
r2_y_predict = r2_score(y_test, y_predict, multioutput='raw_values')
# 如果需要返回整体平均R2，可改为 multioutput='uniform_average'

内容的提问来源于stack exchange，提问作者son