为新数据集开发神经网络预测模型可能具有挑战性。 一种方法是首先检查数据集并为可能使用的模型开发思路，然后探索数据集上简单模型的学习动态，然后最后使用健壮的测试工具为数据集开发和调整模型。此过程可用于为分类和回归预测建模问题开发有效的神经网