足球預測程序encog：不一致的預測

Question

我正在製作一個程序，使用encog預測足球比賽的結果。我創建了一個神經網絡，用彈性傳播訓練方法訓練了90個數據。主場比賽我的比賽成績爲1，平局爲0，客場勝利爲-1。

問題在於預測。有時我獲得50％的成功率，其他時間我得到33％的低。這就像使用隨機函數。我注意到，幾乎最常見的預測結果是1（約70％）。我試圖改變隱藏層的數量，訓練的次數，但沒有運氣，它仍然是擺動的。任何人都可以幫助我，或者讓我進入正確的方向，如果我做錯了什麼。

這裏是神經網絡的代碼。我正在從數據庫中獲取訓練數據和預測數據。

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(); 
} 

培訓

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

} 

預測

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）我喂的數據神經網絡1000目前有更多/更少，因爲事情變得更好的測試。

2,3）我有16個輸入參數。他們包括：主隊得分，主隊主場贏球，平局，失球，主隊總勝數，輸球，平局和形式（最近5場比賽獲得積分）。同樣的數據僅供客場客隊客場取勝，主隊客場主勝，平局客場客場客場客場贏球，平局，失利。我會嘗試不同的訓練數據。

Answer 1

給出信息很難說出了什麼問題，可能有多種原因。但這裏有一些潛在的解決方案。

1）您將訓練數據提供給神經網絡多少次？通常情況下，您需要在訓練數據中進行多次傳遞才能使網絡趨於一致。如果你只有90個訓練數據，一次是不夠的。

2）訓練數據中有多少個輸入參數（以及它們是什麼）？通常，您需要將隱藏層節點的數量調整爲輸入參數的數量。對此沒有硬性規定，但我通常從隱藏層節點的數量至少兩倍作爲輸入參數。

3）您是否嘗試過選擇不同的測試數據？我假設你的訓練和測試數據是不同的。您選擇的測試數據可能有問題，因爲它們與訓練數據根本不匹配。從您的方法中獲得可靠估計也是完全可能的。您的輸入參數可能完全不足以預測誰贏得了任何給定的比賽。這是垃圾，垃圾，概念。