交叉验证的BP神经网络

交叉验证的BP神经网络是一种在训练神经网络时使用的技术。它通过将数据集分成多个子集，然后多次训练和测试神经网络，以评估模型的性能和稳定性。

其中，引用中提到了一种常见的交叉验证方法，即5折交叉验证。在这种方法中，数据集被分成5个子集，每次训练时使用其中4个子集作为训练集，剩下一个子集作为验证集。然后，重复这个过程5次，确保每个子集都作为验证集出现一次。在每次训练后，评估模型在验证集上的性能指标，例如均方误差(MSE)和R平方值(R^2)，以判断模型的好坏。

另外，引用中也提到了一种常见的数据集划分方法，即7:3划分训练集和验证集。它将数据集划分为70%的训练集和30%的验证集，然后使用训练集训练神经网络，使用验证集评估模型的性能。

综上所述，交叉验证的BP神经网络是通过将数据集分成多个子集，重复训练和测试神经网络，以评估模型性能的一种方法。具体的数据集划分方法可以根据需求选择，例如5折交叉验证和7:3划分训练集和验证集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [BP网络回归k-fold交叉验证求最佳隐藏层神经元数目及建立最好模型](https://blog.csdn.net/weixin_30183847/article/details/115882136)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [利用BP神经网络+k折交叉验证分析中医药“瘀血阻络证”数据](https://blog.csdn.net/fjdep/article/details/127904104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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