Rの関数nnetを使用して、特性の影響が正になるように、ニューラルネットワークの出力と選択された変数を制約する方法を誰か教えてもらえますか?私は数値(表面、価格)とカテゴリ値を持つデータベース(不動産)を持っています(駐車場の Y/N、エリアコード、ectera)。モデルの出力は価格です。問題は、モデルが現在、いくつかのエリアコードでは、駐車スペースのある家は駐車スペースのない家よりも価値が低いと推定していることです。出力 (価格) を制約して、各エリアコードで、価格に対する駐車場の影響がプラスになるようにします。もちろん、駐車スペースのある本当に小さな家でも、駐車スペースのない大きな家よりも安くなる可能性があります。
サンプルデータ (80.000 回の観測):
Price Surface Parking Y Areacode 1 Areacode 2 Areacode 3
100000 100 0 1 0 0
110000 99 1 0 1 0
200000 110 0 0 0 1
150000 130 0 0 1 0
190000 130 1 0 0 1
（表をまともな形式にしてくれてありがとう）
これを nnet を使用して R でモデル化しました。
model = nnet(Price~ . , data=data6, MaxNWts=2500, size=12, skip=TRUE, linout=TRUE, decay=0.025, na.action=na.omit)
市外局番ごとに異なる駐車スペースの値を見つけたいので、nnet を使用しました。これに対するより良い方法がある場合は、お知らせください。
Windows XPでRStudioバージョン0.98.976を使用しています（はい、知っています;）
返信ありがとうございます