足球预测程序encog: 预测结果不一致

Question

足球预测程序encog: 预测结果不一致

9

我正在制作一个使用encog预测足球比赛结果的程序。我已经创建了一个神经网络，并用耐性传播训练方法对90个比赛的数据进行了培训。我将比赛结果标记为主队获胜的1，平局为0，客队获胜为-1。

问题在于预测。有时我会得到50%的成功率，而有时我会得到低至33%的成功率。这就像使用随机函数一样。我注意到几乎总是最常预测的结果是1（约70％）。我尝试改变隐藏层数和训练次数，但没有运气，仍然波动不定。如果我做错了什么，任何人都可以帮助我或指引我正确的方向吗？

以下是神经网络的代码。我从数据库获取训练数据和预测数据。

Predictor(NeuralDataSet trainingData){
    trainingSet = trainingData;
    network = new BasicNetwork();
    network.addLayer(new BasicLayer(16));
    network.addLayer(new BasicLayer(3));
    network.addLayer(new BasicLayer(1));
    network.getStructure().finalizeStructure();
    network.reset();
}

培训

public void train(int epoch){
    int i =0;
    final Train train =new ResilientPropagation(network,trainingSet);
    while(i<=epoch){
        train.iteration();
        i++;
    }

}

预测

public void successRate(NeuralDataSet trainingData){
    int counter = 0;
    int correct = 0;
    int home=0;
    int away=0;
    int draw=0;
    for(MLDataPair pair: trainingData ) {
        final MLData output = network.compute(pair.getInput());
        if(pair.getIdeal().getData(0)==Math.round(output.getData(0)))
            correct++;
        counter++;
    }
    System.out.println((double)correct/(double)counter);
}

1.) 我正在向神经网络1000提供数据。目前正在进行更多/更少的测试，因为情况变得更好了。

2,3.) 我有16个输入参数。它们包括：主队得分、主队主场胜利、平局、失利、主队总胜利、失利、平局和最近5场比赛中的积分增长。客队相同的数据与主队不同，只是用客队的客场胜利、平局、失利代替主队的主场胜利、平局、失利。我将尝试使用不同的训练数据。

- user1533166

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- umps · Accepted Answer

很难根据提供的信息确定问题出在哪里，可能有多个原因。但以下是一些潜在的解决方法。

1）您训练神经网络时输入了多少次训练数据？通常需要多次传递训练数据才能使网络收敛。如果您只有90个训练数据，那么一次是不够的。

2）训练数据中有多少个输入参数（以及它们是什么）？通常需要将隐藏层节点数调整为输入参数的数量。没有硬性规定，但我通常从隐藏层节点数至少是输入参数的两倍开始。

3）您是否尝试选择不同的测试数据？我假设您的训练和测试数据是不同的。您选择的测试数据可能有问题，例如它们与训练数据根本不匹配。也完全有可能从您的方法中无法得到任何可靠的估计值。您的输入参数可能完全不足以预测哪个队赢得任何比赛。这就是垃圾进垃圾出的概念。