問題タブ [nnet]

varImpキャレットを介してnnetメソッドで作成されたニューラルネットワークモデルで関数を使用する必要があります。

コード：

使用しようとするとvarImp、次のエラーが発生します。

異なる数のニューロンでいくつかのテストを行いました。ニューロンの数 (サイズ パラメータ) が 9 より大きい場合にエラーが発生するようです。修正方法を教えてください。

メソッド= 'nnet'でcaretパッケージのtrain（）関数を使用しており、doMCを使用して6つのコアを登録しています。ただし、使用するコアは 1 つだけです。

これは私のコードです:

このリンクの回答は、登録されているすべてのコアを使用できることを示しています。私が見ることができる唯一の違いは

つまり、彼はリサンプリングに「ブート」メソッドを使用します。

つまり、キャレットはリサンプリングにマルチコアのみを使用し、リサンプリング技術を使用しないとニューラル ネットワークを並行してトレーニングできないということですか?

R 'nnet' パッケージを編集しようとしています。私はいくつか突っついてきましたが、R自体に慣れていないため、先に進むことができません。

ここtrace("nnet", edit=TRUE)の以前の投稿で概説したように、私は試しました。これにより、エディターが開き、次のように表示されます。

私はこれをどうするか完全にはわかりません...

また、「VR バンドル」の一部であることもわかりました。ソースバンドルを開いてコードを表示することがここで提案されていますが、a)これを行う方法、またはb)コードを変更して実行する必要があるため、それが何かを達成するかどうかはわかりません..

minIt私の目標は、トレーニングの終了前に最小数のエポックが達成されることを保証するパラメーターを追加/変更することです。

ありがとう！

Rの関数nnetを使用して、特性の影響が正になるように、ニューラルネットワークの出力と選択された変数を制約する方法を誰か教えてもらえますか?私は数値(表面、価格)とカテゴリ値を持つデータベース(不動産)を持っています(駐車場の Y/N、エリアコード、ectera)。モデルの出力は価格です。問題は、モデルが現在、いくつかのエリアコードでは、駐車スペースのある家は駐車スペースのない家よりも価値が低いと推定していることです。出力 (価格) を制約して、各エリアコードで、価格に対する駐車場の影響がプラスになるようにします。もちろん、駐車スペースのある本当に小さな家でも、駐車スペースのない大きな家よりも安くなる可能性があります。

サンプルデータ (80.000 回の観測):

（表をまともな形式にしてくれてありがとう）

これを nnet を使用して R でモデル化しました。

市外局番ごとに異なる駐車スペースの値を見つけたいので、nnet を使用しました。これに対するより良い方法がある場合は、お知らせください。

Windows XPでRStudioバージョン0.98.976を使用しています（はい、知っています;）

返信ありがとうございます