вопрос по нейронным сетям

[juniorka]

Уважаемые форумчане, помогите , пожалуйста, разобраться Я строю нейросетевую модель по типу регрессии. У меня 1 зависимая переменная и 17 независимых. $15000 $ наблюдений,но по результатам программы я вижу то, что в природе не может быть, ну ,конечно же если я правильно понимаю этот метод.
А именно у меня на тестовой выборке процент точности perfomance сети больше чем в train sample. А должно быть наоборот. Например, на тестовой выборке процент точности $75 $,а на треин, внимание, точность $32%$ . Понятно, что такого быть не может. Или например на тестовой выборке $98%$ процентов, а на треин $95%$. Подскажите, как мне проанализировать данные, чтобы понять а откуда такая ошибка?
Данные могу дать, но это индивидуальная информации по эконометрике, разве что в ЛС:)

[Mihaylo]

Мне кажется, дано очень хитрое задание (хитрый train и алгоритм). Теоретически такое вполне возможно, что нейронная сеть ("ученик") изначально лучше приспособлена к данным, чем "учитель". И так получается, что "ученик учится плохому у учителя", но все же в конце исследования выдает более лучший результат.
Это все гипотеза, основанная на Ваших умозаключениях.
Чтобы осознать реальную ситуацию, нужно понять характер данных, которые подлежат обработке.

[juniorka]

Mihaylo
не возражаете, если я Вам в ЛС дам данные, чтобы Вы смогли помочь мне разобраться?

[Mihaylo]

Попробовать всегда можно.