我有一个巨大的trainData,我想从中提取随机的子集(假设1000次),并使用它们来连续训练神经网络对象。是否可以使用neuralnet R包来实现。from class A然后输入实际trainData的这个子集来一次又一次地训练神经网络对象linear.output = F, stepmax = 2147483647) #use that subset for training the neural network我的问题
我用交叉验证两种不同的方法(A&B)来评价一个神经网络模型,我认为这两种方法是等价的。我使用的是公制平均绝对误差(MAE)。问题:为什么在使用B类评估时,而不是在使用A类评估时,交叉验证循环中的MAE值不断减少?代码及详细信息from sklearn.datasets import make_regression
X , y = make