如何解决如何使用神经网络在R中进行交叉验证?
我正在尝试使用Neuronet软件包构建预测模型。首先,我将数据集分为训练(80%)和测试(20%)两类。但是ANN是一种强大的技术,因此我的模型很容易过拟合训练集,并且在外部测试集上的表现很差。 Predicted vs True Value - Training is the right one and test set is the left one
有没有一种方法可以对训练集进行交叉验证,以使我的模型不会过度拟合训练集?我如何使用自己的内置函数来做到这一点?
此外,在进行深度学习时还有其他方法吗?我听说您可以调整模型的权重,以提高外部数据的质量。
谢谢!
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