fitting model для нейросети Опции

[kont]

Подскажите, теоретический вопрос.
Допустим я построил нейросетевую модель. Переменная отклика -бинарная (1,0)
Но модель плохого качества
плохой AUC
переобучение на лицо. и прочее плохие бяки:)

Что мне нужно сделать, чтобы понять почему всё так плохо
и какие попытки нужно предпринять , чтобы улучшить качество модели
Потому что одним изменением параметров таких как порог и кол-во скрытых слоев и нейронов в них явно не отделаешься.

[leo_biostat]

Подскажите, теоретический вопрос.
Допустим я построил нейросетевую модель. Переменная отклика -бинарная (1,0)
Но модель плохого качества
плохой AUC
переобучение на лицо. и прочее плохие бяки:)

Что мне нужно сделать, чтобы понять почему всё так плохо
и какие попытки нужно предпринять , чтобы улучшить качество модели
Потому что одним изменением параметров таких как порог и кол-во скрытых слоев и нейронов в них явно не отделаешься.

Kont, !

Для повышения качества следует применять иные модели. Поскольку переменная отклика является бинарной (1;0),
то для такой зависимой переменной рекомендую использовать модель логистической регрессии, построив и ROC-кривую.
Прочитайте о возможностях этой модели статьи по адресу http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_0.htm