构建ANN预测初创公司利润时出现准确率为0问题该如何解决

问题原因 #

你当前在做回归任务，预测的利润是连续型数值，但是编译模型时选择了仅适用于分类任务的accuracy（准确率）作为评估指标。准确率的计算逻辑是判定预测值与真实值是否完全相等，回归任务输出的是连续浮点数，几乎不可能和真实值完全一致，因此得到的准确率恒为0，这属于评估指标选择错误，不代表模型本身没有学习到规律。

解决方法 #

• 替换模型编译时的评估指标，选用回归任务适配的指标即可，比如平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE），修改compile代码为：

model.compile(loss="mean_squared_error",optimizer="adam",metrics=["mean_absolute_error"])

• 可以根据损失值的下降情况调整训练参数：当前数据集样本量极少（仅50条），可以适当降低网络参数量、调整epoch次数，避免过拟合。
• 要验证模型效果，可直接对比测试集的预测值和真实值的偏差，或者看MAE、MSE的数值大小即可，无需使用分类任务的准确率指标。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nickman