Я тренирую нейронную сеть. Нормализация входных и выходных данных (данные для обучения) осуществляется с использованием min Max по шкале [0-1].
Я применяю алгоритм обучения обратного распространения. Во-первых, мне нужно получить смещение ошибки. т.е. ошибка = фактический вывод - вывод
как мне масштабировать мой вывод [0-1] обратно к фактическим реальным значениям, например, в диапазоне от нуля до тысяч?
Для вашей проблемы, в которой фактический результат является реальным значением от 0 до 1000, первое, что вам нужно сделать, это выбрать правильную меру вашей ошибки. Например, среднеквадратическая ошибка является распространенным выбором.
Затем вам нужно знать, что NN обычно используется в качестве классификатора, что означает, что он сообщает вам, является ли прогноз истинным или ложным. Ваша проблема кажется проблемой регрессии, а не проблемой классификации.
Если вы хотите использовать NN, его действительно можно использовать для регрессии, я бы
