本站原创文章,转载请说明来自《老饼讲解-BP神经网络》www.bbbdata.com
本文讲解matlab神经网络工具箱中,数据划分的逻辑,和如何修改数据的划分
本节讲解BP神经网络中的数据划分及如何修改划分比例
BP神经网络的数据划分
工具箱会默认将数据划分成三部分 training validation testing
1. training:训练数据
训练数据主要用求解模型的权重、阈值
2. validation:验证数据
每次使用训练进行更新权重、阈值后,matlab会检查验证数据的误差有没有上升
默认连续上升6次,就说明模型在走向过拟合,则停止训练
3. testing:测试数据
预留的测试数据完全不参与训练过程,
这部分数据仅是在模型完成训练后,用于测试模型的效果
其中,默认划分比例:training(70%)、validation(15%)、testing(15%)
数据划分的设置
一般如果我们自行预留数据,则需要将比例设为如下(不然会白白浪费15%的数据):
net.divideParam.trainRatio=0.85
net.divideParam.valRatio=0.15
net.divideParam.testRatio=0
好了,以上就是关于BP神经网络的数据划分的全部内容了~
End