【发布时间】:2018-12-17 19:38:00
【问题描述】:
我已经使用 RMSE 为我的 ANN 训练并选择了特定拓扑,以选择具有 18 个隐藏节点的拓扑。
best.ANN.f <- neuralnet(total_let_area ~ income + pop + prop_unemp + medianage + prop_bdegree + prop_vehicle, data = train, hidden = 18, threshold =0.01, act.fct = "tanh", stepmax = 1e+07)
best.ANN.pred.f <- compute(best.ANN.f, test[,c("income", "pop", "prop_unemp", "medianage", "prop_bdegree", prop_vehicle")])
head(best.ANN.pred.f$net.result)
|--------|---预测---|
|1-----| 37382.83899|
|2-----| 37382.83899|
|3-----| 37382.83899|
|4-----| 37382.83899|
|5-----| 37382.83899|
|6-----| 37382.83899|
当我通过 ANN 运行我的保留数据集时,它会为我的数据帧的每一行预测相同的值。
这是否意味着我对数据进行了过度拟合,还是在其他地方我做得不够。
谢谢
【问题讨论】:
标签: r neural-network