問題タブ [nnet]

私はニューラル ネットワークが初めてで、nnet パッケージを使用した分類について質問があります。

数値変数とカテゴリ変数が混在するデータがあります。nnet と次のような関数呼び出しを使用して、勝敗を予測したかったのです。

しかし、これは、変数の数値バージョンのみを含むデータフレームを使用する場合とは異なる結果をもたらします(つまり、すべての因子を数値に変換します(予測WLを除く))。

誰かがここで何が起こっているのか説明できますか? nnet は変数を異なって解釈していると思いますが、何が起こっているのか理解したいと思います。データなしで問題を再現するのは難しいと思いますが、nnetを使用してニューラルネットワークがどのように適合されるかについての高レベルの説明を見ているだけです。私はどこにもこれを見つけることができません。どうもありがとう。

対

R の nnet パッケージのnnet関数パッケージを使用しています。MaxNWtsパラメーターを設定しようとしていますが、この数値を 10^8 などの大きな値に設定することに何か不利な点があるかどうか疑問に思っていました。ドキュメントには次のように書かれています。

「重みの最大許容数。コードに固有の制限はありませんが、MaxNWts を増やすと、おそらく非常に遅く時間のかかるフィットが可能になります。」

次の計算でサイズパラメータも計算します

size = Math.Sqrt(%入力ノード数% * %出力ノード数%)

問題は、 "MaxNWts" を 10000 のような値に設定すると、巨大なデータ セットを操作するときに係数の数が > 10000 になるため、失敗することがあるということです。

編集

障害を心配することなく毎回明示的に設定できるように、(R nnet によって計算された同じ数を取得するために) wts の数を計算する方法はありますか?

提案？

この質問は本当に単純なはずです。しかし、ドキュメントは役に立ちません。

R を使用していneuralnetます。多項分類問題にはパッケージを使用する必要があります。

すべての例は、2 項または線形出力用です。二項出力を使用して、1対すべての実装を行うことができました。しかし、出力レイヤーとして3つのユニットを使用することで、これを行うことができるはずだと思います。それぞれが二項式です（つまり、それが正しい出力である確率）。いいえ？

これは私が使用するものですnnet（これは私がやりたいことをしていると思います）：

これは私が使用しようとしているものですneuralnet(式のハックは、式neuralnetの ' ' 表記をサポートしていないように見えるためです.):

349 の観測値を持つこのフォームと呼ばれるデータ セットがあり、使用しNamたいと考えています。nnetpredict close_price

このステートメントにより、私は予測するための特定の関数を作成したと思いますclose_price。

pの予測値を期待していましたが、値が 1 しかありません。連続値が でないのはclose_priceなぜですか?pclose_price

分類が必要な 3 クラスの問題があります。nnetパッケージで多項ロジスティック回帰を使用したい。クラスの結果には、P、Q、R の 3 つの要素があります。Q を基本要素として扱いたいと思います。

だから私はそれを次のように対比して書き込もうとしました：

それをチェックしました：

今multinom()：

出力：

質問:
ご覧のとおり、P クラスは出力に表示されなかったので、R で因子変数を処理するときに予想どおりアルファベット順で最初のベースとして扱われ、Q クラスはとして扱われなかったということです。この場合のベース レベルは、他の 2 つのレベルのベースにする方法は?

私は初めて nnet を使用しており、Web にある基本的な例で遊んでいますが、ダミーのおもちゃのデータ セットでその出力を確認できません。これは、正規分布する 2 つの変数を使用した 2 つのクラス (シグナルとバックグラウンド) の単純な識別です。

次のコードは、R (バージョン 3.0) でコピー & ペーストできます。

signNNPred を見ると、ゼロしかありません。

したがって、NN の構成がパフォーマンスに優れていないか、間違ったものを見ているかのいずれかです。

どんなヒントでも大歓迎です。

前もって感謝します、

ザビエル

ではR、多項線形ロジット回帰が与えられた場合、予測子のいくつかの値が与えられた場合に条件付き確率を取得する必要があります。

たとえばmultinom、パッケージの関数を使用して、nnetを計算したと想像してくださいfit <- multinom(response ~ predictor)。からfit、予測子の特定の値が与えられた場合に、さまざまな応答クラスの確率の重みを取得するにはどうすればよいですか?

のようなものを使用することを考えpredict(fit,newdata,type=???)ましたが、続行する方法がわかりません。

multinom、パッケージのヘルプによるとnnet、「応答は、K クラスのそれぞれのカウントとして解釈される、K 列の因子または行列である必要があります。」2 番目のケースでこの関数を使用しようとすると、エラーが発生しました。

これが私がしていることのサンプルコードです:

ここで私が得るもの：

どうすればこの問題を解決できますか?

おまけの質問: multinom を要因の予測子と共に使用できることにも気付きましたpredictor <- factor(c(1,2,2,3,1,2,3,3,1,2))。多項線形ロジット回帰は連続または二分予測子でのみ機能する必要があるため、これが数学的にどのように可能であるかを理解できません。

nnet に関する古い質問です。しかし、私はこの問題に対する答えを見ませんでした。

nnet を使用すると、次のようなエラーが報告されることがあります。

例

「nnet」メソッドを使用してモデルをトレーニングするために、Caret Package を使用しています。機能していますが、非表示レイヤーで使用されているウェイトを確認する必要があります。これは、 nnet 関数を直接使用すると可能になります。

キャレットパッケージを使用しているときに重みを確認するにはどうすればよいですか?