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単純なニューラル ネットワーク モデリングを実行しようとしていますが、NNet の結果はよくありません。nnet モデルに学習させたいのは単純に「出力 = 0.5 x 入力」のモデルですが、結果として予測はすべて「1」を示します。なにが問題ですか？

library(neuralnet)
traininginput <- as.data.frame(runif(50,min=1,max=100))
trainingoutput <- traininginput/2

trainingdata<-cbind(traininginput,trainingoutput)
colnames(trainingdata)<-c("Input","Output")

net.sqrt2 <- nnet(trainingdata$Output~trainingdata$Input,size=0,skip=T, linout=T)


Testdata<-as.data.frame(1:50)
net.result2<-predict(net.sqrt2, Testdata)

cleanoutput2 <- cbind(Testdata,Testdata/2,as.data.frame(net.result2))
colnames(cleanoutput2)<-c("Input2","Expected Output2","Neural Net Output2")
print(cleanoutput2)
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library(nnet)
traininginput <- as.data.frame(runif(50,min=1,max=100))
trainingoutput <- traininginput/2

trainingdata<-cbind(traininginput,trainingoutput)
colnames(trainingdata)<-c("Input","Output")

net.sqrt2 <- nnet(Output~Input, data=trainingdata, size=0,skip=T, linout=T)


Testdata<-data.frame(Input=1:50)
net.result2<-predict(net.sqrt2, newdata = Testdata, type="raw")

cleanoutput2 <- cbind(Testdata,Testdata/2,as.data.frame(net.result2))
colnames(cleanoutput2)<-c("Input2","Expected Output2","Neural Net Output2")
print(cleanoutput2)

使い方predictが間違っていますformula。nnetPredict は、モデルへの入力の列 (つまり、この場合は という列) を持つnewdata必要があるものを期待します。inは、データのリテラル呼び出しによって構築されません。これはシンボリックであるため、データ内の列の名前にする必要があります。さらに、使用しているパッケージは ではありません。data.frameInputformulannetneuralnetnnet

于 2015-05-31T10:02:08.963 に答える