样本数：500
准确率设定：>0.6
执行步数：800
训练集识别：3／10

样本数：500
准确率设定：>0.7
执行步数：2100
执行时间：35m
训练集识别：3／10

样本数：1500
准确率设定：>0.8
执行步数：35700
执行时间：10h2m
训练集识别：4／10

##################
（之前 one-hot 编码有 bug，数据作废）
样本数：1537
准确率设定：>0.9
学习效率：0.5
执行步数：1500
执行时间：23m
训练集识别：0／10

样本数：1537
准确率设定：>0.9
学习效率：0.4
执行步数：1300
执行时间：20m
训练集识别：0／10

样本数：1537(python)
准确率设定：>0.9
学习效率：0.3
执行步数：1600
执行时间：26m
训练集识别：1／10

样本数：1537(anaconda3)
准确率设定：>0.9
学习效率：0.3
执行步数：2000
执行时间：31m
训练集识别：3／10

样本数：1592(anaconda3)
准确率设定：>0.9
学习效率：0.2
执行步数：5300
执行时间：1h41m
训练集识别：4／10

##################
（优化字符）
样本数：1623(anaconda3)
准确率设定：>0.9
学习效率：0.2
执行步数：5400
执行时间：1h22m
训练集识别：5／10

预测模型正确率达到 50% 符合预期