BP神经网络训练数据出现：奇异矩阵

最近需要用到BP神经网络进行函数拟合。但是在训练的过程中会出现奇异矩阵的警告。这里收集了一些靠谱的网上提供的答案，供大家做参考。

（1）多个自变量之间可能也存在相互影响1、出现“1281 (76.7%) 个频率为零的单元格”的警告表明你的模型很可能含有连续型变量（定量数据，如身高、体重等），此时必须确保连续型变量只能放入PLUM的协变量（covariate）框中，绝对不能放入因素变量（Factor）框中！否则就有可能出现奇异矩阵。此外，连续型变量放入协变量（covariate）框中仍会有“1281 (76.7%) 个频率为零的单元格”的警告，此时只是提醒你不要相信输出的拟合优度结果（Pearson和Deviance）而已，只有不再出现奇异矩阵的警告，那你的结果就不会有问题。

（2）出现奇异矩阵的警告表明你的结果有可能不正确。如果你的因变量或自变量分类过多的话，可以考虑合并一些样本量很少的分类，这通常就会消除奇异矩阵的警告；如果仍然出现奇异矩阵的警告，你可以检查一下自变量之间是否存在高度的共线性，这也是出现奇异矩阵的原因之一。

我的属于第二种情况，自变量之间存在高度的共线性。后期对数据进行了修改，警告就没了。