机器学习散点拟合图问题

想请教一下大家散点拟合图出现这种情况是啥原因，上面像一刀切一样。模型是神经网络多层感知机

数据没有预处理正确呀

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7518790
• 你也可以参考下这篇文章：【机器学习】什么是决策树模型？如何去构建决策树？何时使用决策树？何时使用神经网络？
• 除此之外, 这篇博客: 【基于深度学习的脑电图识别】基于卷积神经网络的脑电图解码及可视化中的 浅层结构： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  

• 您还可以看一下 邹积超老师的微信小程序开发实战课程中的 计算器实战页面布局小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答来自chatgpt:

  我可以就优化后的问题进行回答。当出现类似于“一刀切”式的拟合图案时，这往往是因为神经网络模型过度拟合数据造成的。因此，我们需要通过调整模型或参数来避免这种情况。以下是一些具体的解决方案：

  1.调整正则化参数。正则化是一种延迟模型复杂度的方法，可以防止神经网络过拟合数据。常用的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。通过增加正则化参数的值，可以限制权重的值，从而减少模型的复杂度。

  2.调整模型结构。对于神经网络模型，我们可以通过增加隐藏层节点数或降低层数来减少模型复杂度。另外，也可以考虑使用更加简单的模型，例如线性模型或决策树等。

  3.增加数据量。当我们拥有更多的数据时，可以有效减少模型的过拟合问题。因此，可以通过增加样本数量或进行数据增强等方式来增加数据量。

  4.使用集成学习方法。集成学习是一种通过集合多个模型的方法来提高预测准确率的技术。通过使用不同的模型结构或参数，可以减少模型过拟合数据的问题。

  以上是几种常见的方法来避免神经网络模型的过拟合问题。根据具体的场景和数据集情况，可以选择适合的方法进行调整。在实际使用过程中，也可以通过监控模型在验证集或测试集上的表现来判断是否出现了过拟合问题，并及时进行调整。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^