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zhangwayne

银虫 (正式写手)

[交流] 请教个BP神经网络进行建模的问题

将样本划分为了校正集和验证集，经过BP神经网络训练后，校正集的预测值和实际值相当接近，但是验证集的预测值却偏的离谱，这到底是怎么回事啊？

PS：我的数据自变量和因变量相关性是比较大的，做多元线性回归效果都比较好的。
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人文素养
1楼 2014-10-10 20:25:37
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zhangwayne

银虫 (正式写手)
dd
2楼2014-10-11 15:11:35
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KWxueshuzha

新虫 (初入文坛)
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zhangwayne: 金币+5 2014-10-23 17:01:52
神经网络识别准确的前提是样本量足够，充分，尽量包含所有可能的结果。
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3楼2014-10-13 11:18:47
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zhangwayne

银虫 (正式写手)
引用回帖:
3楼: Originally posted by KWxueshuzha at 2014-10-13 11:18:47
神经网络识别准确的前提是样本量足够，充分，尽量包含所有可能的结果。

还有一个疑惑是，神经网络的结果老是变化的，那我只能试吗，试到哪个最好就选哪个？
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人文素养
4楼2014-10-23 17:02:36
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KWxueshuzha

新虫 (初入文坛)
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zhangwayne: 金币+3 2014-10-23 20:13:28
引用回帖:
4楼: Originally posted by zhangwayne at 2014-10-23 17:02:36
还有一个疑惑是，神经网络的结果老是变化的，那我只能试吗，试到哪个最好就选哪个？...

你用的是单纯的BP神经网络吗，BP网络在识别上还是有一定缺陷的，比如容易陷入最小局部最优点，结果变化是可以理解的，你可以对网络参数如传输函数，隐层节点等进行调整，直到达到网络设计的要求。
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5楼2014-10-23 19:43:28
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zhangwayne

银虫 (正式写手)
引用回帖:
5楼: Originally posted by KWxueshuzha at 2014-10-23 19:43:28
你用的是单纯的BP神经网络吗，BP网络在识别上还是有一定缺陷的，比如容易陷入最小局部最优点，结果变化是可以理解的，你可以对网络参数如传输函数，隐层节点等进行调整，直到达到网络设计的要求。...

噢噢，明白你的意思。但是在做的过程中发现，利用校正集建立模型，让其学习的精度越高，我拿新的样本进来预测反倒结果不是很理想。这种如何来进行平衡呢
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人文素养
6楼2014-10-23 20:13:12
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