Python 小数据集下的多输入单输出神经网络_Python_Python 3.x_Tensorflow_Machine Learning_Neural Network

Python 小数据集下的多输入单输出神经网络

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我正在处理的数据集有7个输入特性和4个输出类。我的数据集的长度是160。神经网络会是一个好的选择吗？如果是这样，我应该如何将我的输入输入到神经网络。因为我有4个输出类，所以我将在最后一层中使用Softmax。如果神经网络在这样一个小的数据集上毫无意义，那么在这类问题上，有哪些可能的好的机器学习算法可以取得很好的效果呢？。

谢谢你有什么样的数据集？我假设是一个表格数据集

如果必须的话，你可以使用神经网络。然而，对于如此小的数据集，通常不建议使用神经网络。您应该查看以下分类器：

决策树

朴素贝叶斯

多类Logistic回归

支持向量机

集合模型（随机森林和/或梯度增强）

谢谢是的，这是表格数据。查看以下内容可以帮助您快速入门：