pybrain 교차 유효성 검사 방법의 문제

Question

데이터에 교차 유효성 검사기를 사용하려고하는데 성공률이 0.0으로 떨어지는 데 이는 의미가 없습니다.

내 데이터는 5 개의 연속 속성과 2 개의 가능한 클래스 인 "y"와 "n"으로 구성된 샘플로 구성됩니다.

이

내 코드 :

net = pybrain.tools.shortcuts.buildNetwork(5, 8, 1) 
trainer = BackpropTrainer(net, ds) 
evaluation = ModuleValidator.classificationPerformance(trainer.module, ds) 
validator = CrossValidator(trainer=trainer, dataset=trainer.ds, n_folds=5, valfunc=evaluation) 
print(validator.validate()) 

내가 그렇게

print(trainer.train()) 

나는 합리적인 오류율을 받고 있어요 같은 정기적 인 훈련을하고 있어요

, 내가 추측하고있어이이 데이터 집합을 의미하며, 네트워크가 정상이며 문제가 교차 유효성 검사기에 있습니다.

아이디어가 있으십니까?

업데이트 :

내가 교차 유효성 검사 코드에보고 필요에 따라 0/1을 내 네트워크가 연속 값을 출력하는 것으로 나타났습니다하지. 나는 이것이 각각의 클래스에 대한 확률이라고 생각한다. 모델이 교차 유효성 검사 방법 내에서 사용될 때이를 고려하지 않으며 이는 모든 대답을 flase로 간주 함을 의미합니다. 올바른 답은 0입니다. 더 큰 값에 따라 연속 값을보고 0 또는 1을 반환하는 레이어를 어떻게 추가 할 수 있습니까? 설명서가 명확하지 않습니다.

Answer 1

내가 너무 신경 네트워크 작업입니다

, 나는 당신의 파이썬 바인딩으로 FANN library을 확인하는 것이 좋습니다, 그것의 더 나은 당신이 이제까지이 문제를 해결 한 pybrain