問題タブ [nnet]

モデル出力のドキュメントを作成するために R で Knitr を使用しています。コード チャンクでメッセージと警告を抑制しました。しかし、私はまだ収束メッセージを受け取ります。net パッケージと multinom 関数の設定を探しました。それらを抑制する方法を知っている人はいますか？私はSOとインターネットを見てきました。2006 年に誰かが質問をしましたが、答えが返ってきませんでした (そして、それが今日関連しているかどうかもわかりません)。

多くのモデルをループで実行しているため、すぐに冗長になります。これは、各ループでテーブルを出力しているため、モデルの実行を出力とは異なるチャンクに簡単に配置できないことも意味します。抑制しようとしている出力の例を以下に示します。

# weights: 10 (4 variable) initial value 2454.392816 iter 10 value 2175.558042 iter 10 value 2175.558039 final value 2175.558039 converged

実行しようとしていnnetます。rをフリーズさせ、R環境を再起動する必要がある致命的なエラーが発生し続けます。nnet に制限があるのだろうか、それとも私のコードが間違っているのでしょうか。私のデータは次のとおりです。

そしてnnetコードは

ここで f は

コンソールにエラー メッセージを表示せずに、Rstudio でエラーを表示します。

単純なニューラル ネットワーク モデリングを実行しようとしていますが、NNet の結果はよくありません。nnet モデルに学習させたいのは単純に「出力 = 0.5 x 入力」のモデルですが、結果として予測はすべて「1」を示します。なにが問題ですか？

問題があります。私は多くの機能を備えたデータセットを持っています。nnet をキャレット R で実行しようとすると、エラーが返されます。機能の小さな部分を実行しようとすると、nnet が収束します。

これが私のコードです：

手伝って頂けますか？:)

PS: セッション情報:

編集: コードでコンマを忘れています:(私はcolだけでテスト専用です。

@cyberj0g:

私はあなたが提案したことを試します：

1-私が見た要約を分析すると、すべての数字です。

2- warning() を呼び出しても何も返されませんが、nnet me を完了する前に停止しようとすると:

3-cvの数を増やした場合（よく理解している場合は、参照してください）問題は同じです：

R の nnet パッケージを使用して、ニューラル ネットワークのトレーニングと予測を行いました。最初は、出力値が大きかったため、式 (x-xmin)/(xmax-xmin) を使用して 0 から 1 の範囲で標準化しました。ネットワークをトレーニングした後、出力値を予測しました。結果は、0 から 1 の範囲のデータの範囲です。

最初のユニットの予測値を持つように予測値を標準化するにはどうすればよいですか?

ありがとう 

タイタニック データ セットの生存/死亡を予測するためにCARETおよびパッケージを使用したいと考えています。nnetそれぞれに 1 つの隠しノード、2 つの隠しノード、... 20 の隠しノードを持つ 20 個のニューラル ネットワークを適合させたいと考えています。通常、CARETパッケージはトレーニング データに基づいて最適なモデルを選択しますが、20 個のネットワークのそれぞれを取得して、それぞれをテスト データに適用したいと考えています。テスト データ セットに対してテストするために、各モデルを保存するにはどうすればよいですか? CARET パッケージに役立つ方法はありますか?