我已经训练了 50 次神经网络（训练），现在我不确定我应该选择哪个网络（来自 50nets）来预测我的数据？在网络或R平方或验证性能或测试性能的MSE（均方误差）中?....感谢您的任何建议
如果你有一个训练数据，你实际上用它来构建一个预测模型（所以你需要网络用于一些实际应用，而不是用于研究目的），那么你应该只拆分两个子集：训练和验证，没有别的。因此，当你运行 50 个训练（通过 k 倍 CV 或随机拆分）时，你应该使用它来找出哪组超参数是最好的。然后，您可以选择超参数，这些参数可以在这 50 个拆分中获得最佳平均分数。然后，使用这些超参数在整个数据集上重新训练模型。类似地，如果要在 K 算法之间进行选择，请使用每个算法来近似它们的泛化能力，选择平均得分最高的算法，然后在整个数据集上重新训练此特定模型。