javascript - 如何使用神经网络和突触库制作项目定价估算器

Question

作为机器学习的新手，我有一些基本问题。

因此，我有一个小型项目数据集，其中包含可能会或可能不会影响产品价格的大量属性，以及每个项目的价格。

我应该如何设置synaptic创建一个定价引擎，可以根据部分或全部这些属性来估算新项目的价格？具体来说，我应该使用该库配置什么样的神经网络。

例如 - 在突触演示中，我看到它使用感知器架构 - 什么适合我的情况以及我应该设置什么作为实验结构。

Answer 1

I have small dataset of projects

那么你不应该使用神经网络。尤其是在这种情况下，存在着很多变数。您的网络只会记住一些测试用例，而不会找到真正的持续模式。

如果您设法获得大型数据集，那么perceptron architecture类型是一个不错的选择。您必须试验什么层数和什么神经元数量在测试用例中效果最好。

还知道 Synaptic您必须在 0 和 1 之间缩放输入。如果项目中的某个属性未激活，请使用输入 0。输出(价格)也应该在 0 和 1 之间调整。例如，只需将您的价格除以 100000(取决于之前的成本)。

使用 var network = new Architect.Perceptron(n_variables, hidelayersizes, output_size) 创建感知器，然后使用 trainer训练您的测试用例。