在Keras中预测大于1或为负

在Keras中，预测大于1或为负通常是由于模型输出层的激活函数选择不当导致的。激活函数的作用是将神经网络的输出限制在一定的范围内，常用的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。

当预测值大于1时，可以考虑使用sigmoid激活函数作为输出层的激活函数。sigmoid函数将输入值映射到0到1之间，可以用于二分类问题或将输出视为概率的问题。在Keras中，可以通过在模型的输出层中指定激活函数为'sigmoid'来实现，例如：

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

当预测值为负时，可以考虑使用ReLU激活函数作为输出层的激活函数。ReLU函数将负值映射为0，正值保持不变，适用于解决回归问题。在Keras中，可以通过在模型的输出层中指定激活函数为'relu'来实现，例如：

model.add(Dense(1, activation='relu'))

需要注意的是，选择适当的激活函数还取决于具体的问题和数据集特点，以上仅为一般性建议。

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