关于#神经网络#的问题：自己猜测是因为模型太复杂过拟合了，怎么解决weka过拟合

Question

使用weka在进行bp神经网络模型建立后，训练集效果良好，但是验证集效果很差。

自己猜测是因为模型太复杂过拟合了，怎么解决weka过拟合

Answer 1

一种解决过拟合的方法是使用正则化。正则化通过限制模型的复杂度来减少过拟合的风险。在weka中，可以使用训练算法的“-R”参数来设置正则化系数。例如，使用命令“java weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron -L 0.3 -M 0.2 -N 500 -V 0 -S 0 -E 20 -H a -R 1.0e-3 -D”可以设置神经网络的正则化系数为1.0e-3。

另一种解决过拟合的方法是使用交叉验证。交叉验证通过将数据集分成训练集和测试集，并在训练集上训练模型，在测试集上测试模型的性能，来减少过拟合的风险。在weka中，可以使用“-x”参数来设置交叉验证的折数。例如，使用命令“java weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron -L 0.3 -M 0.2 -N 500 -V 0 -S 0 -E 20 -H a -x 10”可以设置交叉验证的折数为10。