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本文简单讲述BP神经网络的中的数据处理,包括数据的归一化和数据分割
通过本文可了解BP神经网络做归一化和数据分割的意义
本节展示BP神经网络中一般使用的数据处理
BP神经网络中的数据处理
在BP的实际建模中， 一般会作以下的处理数据
👉 1.数据归一化
👉 2.将数据分割为训练数据、验证数据和检验数据
总的来说，就是先对数据归一化，然后将数据分割
数据分割后，每份数据各司其职，为建模效果护航
整体流程如下
也就是先将数据归一化和分割，然后各份数据的用途如下
1、训练数据用于构建BP神经网络
2、验证数据则在训练过程中用于监督训练的有效性,避免过拟合
3、测试数据用于测试训练出来的模型的效果
数据归一化与数据分割简介
数据归一化
BP神经网络的归一化一般是指按公式将数据归一化到[-1,1]之间，
数据分割
BP神经网络建模时一般数据分割为三份，
分割的比例一般为
👉训练数据70%
👉验证数据15%
👉测试数据15%
分割数据后，只用训练数据对模型进行训练，
这样做的目的是为了预防BP神经网络过拟合
以上就是BP神经网络建模中的数据处理了~
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