python grnn过拟合
时间: 2023-11-12 10:00:29 浏览: 237
GRNN预测基于广义神经网络GRNN实现数据预测附Python代码和数据集.zip
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GRNN(General Regression Neural Network)是一种基于RBF(Radial Basis Function)的神经网络模型,它的主要优点是可以处理非线性问题。但是,由于GRNN模型的参数较多,容易出现过拟合的问题。以下是几种缓解GRNN过拟合的方法:
1. 正则化:通过在损失函数中添加正则化项,限制模型参数的大小,从而避免过拟合。
2. 交叉验证:将数据集分为训练集和验证集,通过验证集的表现来调整模型参数,从而避免过拟合。
3. 增加数据量:增加数据量可以有效地缓解过拟合问题。
4. 减少特征数量:减少特征数量可以降低模型复杂度,从而避免过拟合。
5. Dropout:在训练过程中随机丢弃一部分神经元,从而避免过拟合。
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