私は非常にばかげた問題を抱えていますが、それでも問題です。結果として、2 つの入力データセット "P1"、"P2"、および "T" を使用してニューラル ネットワークをトレーニングしたいと考えました。「x1」しかない場合にこれを行う方法は知っていますが、2 つの変数で管理することはできません。これが私のコードです。入力データ（x1、x2、y）の3Dプロットを描画しますが、出力データの2Dプロットのみを描画します。正しく説明できたことを願っています。
library(AMORE)
P1 <- Dane02[,1]
P2 <- Dane02[,2]
T <- Dane02[,3]
target <- T
net <- newff(n.neurons=c(2,20,10,1), learning.rate.global=0.01,
momentum.global=0.01, error.criterium="LMS",
Stao=NA, hidden.layer="tansig",
output.layer="purelin", method="ADAPTgdwm")
result <- train(net, P1, P2, target, error.criterium="LMS",
report=TRUE, show.step=100, n.shows=100 )
y <- sim(result$net, P1, P2)
library(rgl)
plot3d(P1,P2,target)
points3d(P1,P2,y, col="red")
下の図のように、「P2」をターゲットと考えてネットワークを学習させているようです。私は正しいですか？どうすれば修正できますか？
修正後の結果:
