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优化选择的性能
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帮助
优化选择的性能
Ledave97
成员
职位:
2
新手
2020年6月
2020年6月编辑
在
帮助
你好,
我目前在我的第一个快速矿工项目工作,所以我是一个完全的新手。
我试图通过神经网络的预测来获得最好的表现,
我尝试使用优化选择来寻找最佳的属性组合。
由优化选择给出的性能优于应用模型的性能,该模型使用来自优化选择的示例集,在优化选择中具有与应用模型中完全相同的参数。如何为我应用的模型实现这种性能?或者我可以只使用优化选择的性能,作为模型性能的值?
我希望有人能帮助我。
类型方面,
大卫
标记:
优化
性能
深度学习+神经网络
0
答案
sara20
成员
职位:
110
独角兽
2020年6月
2020年6月编辑
Ledave97
,
你好
我建议您使用交叉验证,因为如果您使用交叉验证的数据不平衡,您可以比分割数据更好地训练您的机器。在社区里也有一个很棒的帖子
@sgenzer
这可以帮助你进行交叉验证。
我希望这对你有帮助
莎拉
0
Ledave97
成员
职位:
2
新手
2020年6月
2020年6月编辑
@sara20
你能把那篇文章的链接贴出来吗
@sgenzer
但是,我找不到。
0
sara20
成员
职位:
110
独角兽
2020年6月
@Ledave97
这是链接
https://community.www.turtlecreekpls.com/discussion/55112/cross-validation-and-its-outputs-in-rm-studio
祝你好运
莎拉
0
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你好
我建议您使用交叉验证,因为如果您使用交叉验证的数据不平衡,您可以比分割数据更好地训练您的机器。在社区里也有一个很棒的帖子@sgenzer这可以帮助你进行交叉验证。
我希望这对你有帮助
莎拉
这是链接
https://community.www.turtlecreekpls.com/discussion/55112/cross-validation-and-its-outputs-in-rm-studio
祝你好运
莎拉