コードビハインドを理解しようとしていますnnet。数式メソッドを使用する代わりに、多項因子をバイナリ列に分割すると、現在、異なる結果が得られます。
library(nnet)
set.seed(123)
y <- class.ind(iris$Species)
x <- as.matrix(iris[,1:4])
fit1 <- nnet(x, y, size = 3, decay = .1)
# weights: 27
#initial value 164.236516
#iter 10 value 102.567531
#iter 20 value 58.229722
#iter 30 value 39.720137
#iter 40 value 25.049530
#iter 50 value 23.671837
#iter 60 value 23.602392
#iter 70 value 23.601927
#final value 23.601926
#converged
pred1 <- predict(fit1, iris[,1:4])
rowSums(head(pred1))
[1] 1.032197661 1.033700173 1.032750746 1.034229149 1.032052937 1.032539980
set.seed(123)
fit2 <- nnet(Species ~ ., data = iris, size = 3, decay = .1)
# weights: 27
#initial value 158.508573
#iter 10 value 37.167558
#iter 20 value 26.815839
#iter 30 value 23.746418
#iter 40 value 23.698182
#iter 50 value 23.697907
#final value 23.697907
#converged
pred2 <- predict(fit2, iris[,1:4])
rowSums(head(pred2))
1 2 3 4 5 6
1 1 1 1 1 1
後者のアプローチ（formula方法）を使用できることはわかっていますが、ソースコードに同じ要因を分割する方法があるように見える場合に、結果が異なる理由を理解したいと思いますnnet.formula。