Могут ли быть отрицательные предсказания при положительном таргете в нейронной сети

Да, могут. Это происходит из-за ошибок модели, особенно если:

1. Данные несбалансированы (мало положительных примеров)
2. Модель недостаточно обучена или переобучена
3. Используется неподходящая функция активации на выходе

Пример с кодом (бинарная классификация):

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

X = np.array([[0], [1], [2], [3]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])  # таргет содержит 1 (положительный класс)

model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(5,), max_iter=1000)
model.fit(X, y)
preds = model.predict_proba([[1.5]])  # может вернуть низкую вероятность для класса 1

Чтобы избежать этого:

• Используйте правильные метрики (precision/recall вместо accuracy)
• Настройте порог классификации
• Применяйте методы борьбы с дисбалансом (oversampling, class weights)