应用神经网络预测价格

Question

我读过这行关于神经网络的文章：

"虽然感知器规则在当 训练样本是线性可分的，它可能无法收敛 如果示例不是线性可分的。

我的数据分布是这样的：特征是橡胶的生产，橡胶的消费，合成橡胶的生产和汇率所有值都是按比例缩放的

我的问题是数据不是线性可分的，所以我应该对其应用 ANN 吗？这是一条仅应应用于线性可分数据的规则吗？因为我使用它得到了很好的结果（0.09% MAPE 错误）。我还应用了 SVM 回归（MATLAB 中的 fitrsvm 函数）所以我不得不问 SVM 可以用于预测/预测还是仅用于分类我没有在任何地方阅读有关使用SVM进行预测的信息，并且SVM的结果也不好，这可能是什么原因？

Answer 1

神经网络不是感知器。感知器是最古老的想法之一，它至多是神经网络的单个构建块。 Perceptron 专为二进制、线性分类而设计，您的问题既不是二进制分类也不是线性可分的。您在此处查看回归，其中神经网络非常适合。

SVM可以用于预测/预测还是只用于分类我没有读过关于使用SVM进行预测的任何地方，并且SVM的结果也不好可能是什么原因？

SVM 具有称为 SVR 的回归“克隆”，可用于任何任务 NN（作为回归器）可以使用。当然，两者都有一些典型特征（如 SVR 是非参数估计器等）。对于手头的任务 - 两种方法（以及任何其他回归器，有几十个！）都很好。