杨玲琪2022-05-11 23:23:24

同学你好！
1. Very sensitive to input quality.
这句话的含义是神经网络的最终结果主要取决于训练集，因此对输入数据的质量非常敏感。例如，在使用神经网络进行分析时必须仔细选择训练集，以避免训练模型从异常值而不是正常值中进行学习。
2. More suited to work with continuous quatitative variables.
这句话主要说的是神经网络更适合处理连续的定量变量。如果我们使用定性变量，则需要适当的筛选和调整。
3. Major danger in estimating neural networks is the risk of "over-fitting".
这句话指的是估计神经网络的主要危险是“过度拟合”的风险。过度拟合是一个统计概念，指的是过于紧密地对应于特定数据集来进行分析,因此可能无法拟合其他数据或可靠地预测未来。神经网络高度依赖于特定的训练集。当应用于其他借款人、部门、地理区域或经济周期时，过度拟合样本的神经网络可能无法产生可靠的统计结果。
希望能解答你的疑惑，加油！