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


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