тестовое множество в условиях малой выборки

Иван19 сентября 2004Data Mining4 комментария

Для моделирования физического эксперимента была использована радиальная базисная сеть. всего было проведено 100 экспериментов. Поскольку имеющихся 100 экспериментов недостаточно для адекватного моделирования нейросетью, а провести дополнительные эксперименты не получается (они дорогие) в обучающем множестве используется 99 примеров из 100, а 1 пример - остаётся для тестирования (тестовое множество) Таким способом моделируется каждый эксперимент: по сути для каждого эксперимента создаётся своя нейросеть, обученная на всех остальных примерах.
На сколько правомерен такой подход ? или все же лучше использовать 30 % для тестового множества ? (правда в таком случае сеть обучается гораздо хуже)