r - キャレット - トレーニングは精度 SD から nnet モデルへの出力を提供しません

Question

「caret」パッケージの関数「train」を使用してニューラルネットワークモデルをトレーニングしようとしています。しかし、それは多くの警告を出し、精度 SD を示しません。Accuracy SD を確認できるようにパラメータを設定する必要があるかどうかはわかりません。

私はRに比較的慣れていないので、明らかな何かが欠けている場合はご容赦ください。

これが私のコードです：

library("caret", lib.loc="~/R/win-library/3.3")
set.seed(1056)
nnetFit <- train(Label ~., data = Train_2.4.16,
                 method = "nnet",
                 preProc = c("center", "scale"),
                 tuneLength = 5,
                 trControl = trainControl(method = "repeatedcv",
                                      repeats = 5))
nnetFit

以下は、コードの実行時に表示される警告のサンプルです。

49: eval(expr、envir、enclos) : Fold10.Rep1 のモデル フィットに失敗しました: size=9、decay=1e-03 nnet.default(x、y、w、softmax = TRUE、...) のエラー:重みが多すぎます (1049)

50: eval(expr、envir、enclos) 内: Fold10.Rep1 のモデル フィットに失敗しました: サイズ=9、減衰=1e-04 nnet.default(x、y、w、softmax = TRUE、...) のエラー:重みが多すぎます (1049)*

コードの出力には、ニューラル ネットワークのサイズ、減衰、精度、カッパが一覧表示されます。

また、崩壊とカッパとは何かを理解するのを手伝っていただければ幸いです。