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Chainer

Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Q&A

1回答

9748閲覧

深層学習でR2がマイナスになってしまう

mikamaru

総合スコア12

Chainer

Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2019/08/02 14:52

前提・実現したいこと

データ数が 100 前後の深層学習で回帰を行なっておりますが、
決定係数(R2)がマイナスの値になってしまいます。

発生している問題・エラーメッセージ

平均二乗誤差や二乗平均平方根誤差は 10-1 から 10-2 オーダーまで下がってくるのですが、 R2 がマイナスの値を示してしまっております。
確認のために train, val, test データの予測値を実測値に対してそれぞれプロットしてみましたところ、実測値に対して予測値が横に一直線になってしまっておりました (train,val,testの予測値が全ての値 (一定値))。

エラーメッセージ

該当のソースコード

ソースコード

試したこと

改善するために最適化関数として
Adam, RMSProp, SMORMS2, CorrectedMomentumSGD を用いてみましたが同様の結果でした(これらのハイパーパラメータのチューニングは Optuna を利用して行なっております)。

いろいろ調べてみますとデータのカラムの数が少ないとこの状態になりやすいとの情報がありましたので、いくつかの特徴量をconcatをして再度試してみましたが同様の結果となってしまいました。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

深層学習フレームワークとしては Chainer を用いております。

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guest

回答1

0

決定係数でr2_scoreを使用している時は、1から結果を引くので値によってはマイナスになります。
Excelに合わせたい時など相関の二乗を出したい時は、corrcoefを二乗してください。

scikit-learn で回帰モデルの結果を評価する
決定係数R2の誤解:必ずしも相関の2乗という意味でなく,負にもなるし,非線形回帰には使えない

投稿2019/08/05 00:19

Wind

総合スコア442

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