blocks|key|2876437|text|答案很简单。X-partitioner节点基本上取代了Partitioner节点。X-Aggregator节点位于MLP预测器之后。X-Aggregator节点负责神经网络的循环。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|2876438|​|2876439|📷|atomic|2876440|2876441|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/95412e8e25900d80bb705d8a53e2807d.png|imageAlt^0|6|D|R|B|15|C|1U|C|0|0|0|1|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@$9|V|A|W|B|C]|$9|X|A|Y|B|C]|$9|Z|A|10|B|C]|$9|11|A|12|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|13|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|14|8|@]|D|@$9|15|A|16|1|17]]|E|$]]|$1|K|3|G|5|6|7|18|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|19|8|@]|D|@]|E|$]]]|M|$N|$5|O|P|Q|E|$R|S|T|-4]]]]

The answer was quite simple. <code>X-partitioner</code> node basically replaces the <code>Partitioner</code> node. The <code>X-Aggregator</code> node is placed after the MLP Predictor. The <code>X-Aggregator</code> node is in charge of looping the neural network.

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I am using Knime and I've created a Neural Network using MLP (MultiLayer Perceptron). It works fine. You may ignore all the yellow nodes as all they do is reformat the data sheet.

<a href="https://i.stack.imgur.com/GpaFM.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/GpaFM.png" alt="enter image description here"></a>

This works, but I would like to incorporate Cross Validation into the mix. There is a lack of working examples and so I am struggling. I am looking at <code>X-Partitioner</code> and <code>X-Aggregator</code> nodes but I have no idea how to use them in my network.

Can someone help me out?

Cross-validation using Knime

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我正在使用Knime，我已经创建了一个使用MLP (MultiLayer感知器)的神经网络。效果很好。您可以忽略所有的黄色节点，因为它们所做的只是重新格式化数据表。​​这是可行的，但我想将交叉验证纳入混合。由于缺乏有效的例子，所以我正在努力。我正在查看X-Partitioner和X-Aggregator节点，但是我不知道如何在我的网络中使用它们。有人能帮我吗？

问使用Knime进行交叉验证
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