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R で放射基底関数ニューラル ネットワークを使用するのは初めてです。以下は、rbf ニューラル ネットワークの使用方法に関する RSNNS CRAN パッケージのコードです。コードの下半分は、実数値のグラフを描画するために使用され、モデル。

inputs <- as.matrix(seq(0,10,0.1))
outputs <- as.matrix(sin(inputs) + runif(inputs*0.2))
outputs <- normalizeData(outputs, "0_1")
model <- rbf(inputs, outputs, size=40, maxit=1000,
initFuncParams=c(0, 1, 0, 0.01, 0.01),
learnFuncParams=c(1e-8, 0, 1e-8, 0.1, 0.8), linOut=TRUE)

par(mfrow=c(2,1))
plotIterativeError(model)
plot(inputs, outputs)
lines(inputs, fitted(model), col="green")

しかし、モデルを使用して特定のテスト データ セットの値を予測する方法がわかりません。これはどのように行うことができますか？

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関数を使用する必要がありpredict()ます。すなわち、predict(model, testData)

于 2016-12-13T23:29:23.623 に答える