训练样本作为验证样本

摘要：
穿插验证是一种统计剖析办法，用于验证分类器的功能。它通过将原始数据分为练习集和验证集来练习和验证分类器。常见的穿插验证办法包括Hold-Out Method、K-fold Cross Validation和Leave-One-Out Cross Validation等。文章详细描述了这些穿插验证方法的实施过程和特点，并讨论了它们在实践中的应用和存在的问题。此外，文章还介绍了主元剖析（PCA）在神经网络练习中的应用，包括数据预处理、网络生成与练习、网络仿真等过程。文章以一个医疗运用的神经网络为例，详细说明了穿插验证和主元剖析在实际问题中的运用，包括数据预处理、网络结构选择和练习技巧等。最后，文章讨论了BP神经网络的特性及其参数选择对功能的影响，强调了合理规划和调整网络结构的重要性。