应用错误收集

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我已经创建了数据集并在此处运行模型： https://github.com/woodytwoshoes/Eyetrain.git

我是一名医学生，试图创建一种机器学习模型，该模型可以识别眼睛的特定特征：瞳孔-林氏比。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4387813/

我保存的图像包含算法计算的PLR。 GoodPLR_ [这里是学生与青少年的比例] _ [这里是随机数]

数据集很小，我知道这将大大限制模型，但是较大的数据集将在一个月的时间内到达。

我必须使用最小二乘回归是否正确？我知道分类模型不合适。

也许使用Jupyter笔记本，有没有简单的方法来建立一个fast.ai模型来基于此数据集预测PLR？

谢谢。

PLR在头部创伤，神经系统疾病和精神病学方面很有用。

我使用自行设计的算法通过PLR快速创建图像数据集，但是它具有较高的故障率和较高的错误率。数据集中未包含错误的PLR。

由于数据集较小，我希望有一个错误率很高的非常粗糙的模型。但是随着更多数据的到来，这是我可以改进的地方。