r - 如何使用神经网络在 R 中进行交叉验证？

Question

我正在尝试使用神经网络包构建预测模型。首先，我将我的数据集分为训练（80%）和测试（20%）。但 ANN 是如此强大的技术，以至于我的模型很容易过度拟合训练集并且在外部测试集上表现不佳。 预测值与真实值 - 训练集是正确的，测试集是左侧的

有没有办法对训练集进行交叉验证，这样我的模型就不会过拟合？我如何使用自己的内置函数来做到这一点？

另外，在处理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，以提高其对外部数据的质量。

提前致谢！

标签： rdeep-learningcross-validation