作业系统:linux 问题类别:ML、DL、Optimization 使用工具:python3 问题内容: 小弟我遇到一类问题，需要预测一个母体中的各项item的组成成分比例 所以Target可能有A,B,C,D+others五种构成 五种加起来总合为1(100%) 因为是同一母体，所取得用来预测的特徵或讯号是一样的 等於我要用同一组预测五种Y(预测结果举例: A20%, B30%, C10%, D10%, others30%) 看了一下Sklearn的 multiple output regression并没有适合的限制式模型(限制总预测 需小於1) 而如果要自己设计模型 目前想到的是用简单神经网路BPNN 加上客制化的MSE Loss funciton 除了五种Y的MSE加总外再加上惩罚项α(Sum(yA+yB+yC+yD+yOthers)-1)^2 不知道我这样构想有无缺漏，因为就算这样好像也不能保证神经网路出来的总和必定小於 1? 还是有更适合的模型 已经爬很久了 都没有类似的收获 Beta Regression很类似我需求但没有往Multiple Y拓展的参考 --

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