《表2 测试集分类效果表：基于不平衡数据和神经网络算法的通信光缆故障预测分析》

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《基于不平衡数据和神经网络算法的通信光缆故障预测分析》

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本文使用Scikit-learn机器学习框架，搭建了一个多层感知器神经网络模型，将SMOKE算法补充平衡后的3065条光缆数据，随机选择80%的数据样本构成训练样本，剩余20%的数据构成测试样本，根据训练结果确定适合的网络收敛阀值和权值，确定模型为3层网络，最大允许误差为0.0001，使用测试数据对模型的预测效果进行检验，效果如表2?所示：