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R中神经网络的预测
我想获得神经网络的预测结果的准确性或 RMSE . 我开始使用混淆矩阵，但如前面的答案所示，混淆矩阵为非连续变量提供有效结果 . 有什么方法可以获得神经网络预测的准确度或错误率吗？ 作为一个例子，这是我到目前为止的代码： library(nnet) library(caret) library(e1071) data(rock) newformula <- perm ~ area + pe... -
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使用火车的插入错误：“出了问题;缺少所有RMSE指标值“
我正在尝试使用R中的Caret包训练神经网络模型，并遇到有关缺少RMSE度量值的错误消息 . 有没有人遇到过这个错误？ 以下是我的代码示例和收到的错误消息： install.packages("caret") library(caret) ctrl <- trainControl(method = "timeslice", initialWindow ... -
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R caret nnet包
我有两个R对象如下 . 矩阵“datamatrix” - 200行和494列：这些是我的x变量 数据帧Y. Y $ V1是我的Y变量 . 我已将列V1转换为我正在构建分类模型的因素 . 我想 Build 一个神经网络，我跑到命令之下 . model <- train(Y$V1 ~ datamatrix, method='nnet', linout=TRUE, trace = FALSE, ... -
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R caret nnet stop标准
我在分类问题中使用带有nnet方法的插入包，我想知道nnet中用于停止训练以避免过度拟合的停止标准是什么 . 我已经做了一些研究，我发现在RSNNS包中没有实现停止标准，但它被考虑用于将来的工作，请参见此处：https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v046i07/v46i07.pdf 但对于nnet包，我没有找到任何关于使用停止标准... -
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为什么Caret 生产环境 的这些型号不相同？
我'm really trying to understand why two pieces of code don'吨 生产环境 相同的型号 . 为了创建第一个神经网络（NN1），我在Caret包的 train 函数中使用（下面的代码）交叉验证来找到最佳参数 . package's vignette的第2页表明它将"Fit the final model to all the tra... -
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带有“nnet”的插入包看到隐藏层的重量
我正在使用Caret Package来使用“nnet”方法训练模型 . 它工作但我需要看到隐藏层中使用的权重 . 当我们直接使用nnet函数时，这是可能的： model<-nnet(Data[5:8], Data[4],size=10,maxit=100000,linout=T,decay=0.1) model$wts [1] 9.160050e-01 1.184379e+0... -
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无法使用linout = T训练nnet分类模型？
我使用包 caret 来训练一个nnet分类模型 . 默认的sigmoid（逻辑）传递函数运行良好 . 我试图使用线性传递函数进行一些比较 . 但是我收到了一个错误 . 我发现有趣的事情是：如果目标变量有两个以上的类，线性传递函数就可以了;但如果目标变量有2个类，则失败 . 以下是一些示例代码： library(caret) data(iris) #This modeling works wel... -
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r中的交叉验证与插入符号包
我有一个由79个数值变量组成的数据集，用作预测变量，20个数值变量用作响应变量，列总数为99.每个变量有140个观测值（140行） . 有没有一种方法可以在插入符号包中交叉验证这个数据集？我使用nnet包作为我的模型 我搜索了很多方法，但只在r documetation中找到了这段代码： train(x, y, method = "rf", preProcess = NULL,... -
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Caret - Train不提供精确SD到nnet模型输出
我正在尝试使用“插入符号”包中的“train”功能来训练神经网络模型 . 但它提供了很多警告，并没有显示SD的准确性 . 我不确定是否必须设置任何参数，以便我可以看到Accuracy SD . 我对R比较陌生，所以如果我错过了很明显的事情，请原谅我 . 这是我的代码： library("caret", lib.loc="~/R/win-library/3.3"...