問題タブ [nnet]

示されているように、8523 行と 12 列の DF(train_market) があります。

そして、test_data で ITem_Outlet_Sales を取得するために、多項ロジスティック回帰モデルを実行しています。しかし、モデルを実行するコードは何時間も一緒に実行されています

以下に示す他の2つを試しましたが、まだ何時間も実行されています。それを完了するにはどのような変更を行う必要がありますか

そして、2番目のコードのエラーが発生しました

3番目にサイズ= 5574900を保持して試してみましたが、どのディントが役立ちますか。

nnet パッケージ R の予測機能で問題に直面しています。

R で train data を使用して nnet モデルをトレーニングしましたが、新しいテスト サンプルを予測しようとすると、テスト サンプルの数よりも多くの結果が得られます。

私のトレーニング データには 3673 行が含まれており、テストには 1225 行が含まれています。しかし、テスト データを予測すると、3673 のターゲット出力が得られます。以下にコードを貼り付けました。

上は r コンソールのスクリーンショットです。ここで何か間違ったことをしていますか？親切に私を助けてください。ありがとうございました。

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。

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。

私は R で作業しており、nnet パッケージ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ています。私は nnetpredint パッケージを使って、モデル出力の予測間隔を計算してみました。nnet() 関数で linout=T パラメータを使用する場合など、出力ノードで線形伝達関数を処理できるように nnetpredint パッケージを変更するにはどうすればよいですか?

nnetのモデルに再帰的な機能選択を適用するときに問題が発生していcaret::rfeます。次のエラー メッセージが表示されます。

{ のエラー: タスク 1 が失敗しました - 「未定義の列が選択されました」

実際のタスクは次の例よりも複雑ですが、これは同様の問題であると確信しています。

x で利用可能な機能よりも多くの機能を選択しようとすると、このエラーが発生する可能性があることはわかっています (たとえば、https://stats.stackexchange.com/questions/18362/odd-error-with-caret-function-rfeを参照)。ここでは問題ではないようです。この問題が発生することなく、以前のバージョンのキャレットでも非常によく似た呼び出しを実行しました。

R 3.3.1 とキャレット 6.0.71 を使用しています。

ご助力ありがとうございます。

編集:キャレットのアーカイブされたバージョンを調べたところ、サンプル コードがキャレット バージョン <= 6.0.62 で動作していることがわかりました。

私はそれが奇妙な問題であることを知っており、MRE を提供することさえできませんが、他の誰かが同様の問題に遭遇して解決したことを願って、質問を投稿しています。

利用可能なすべてのモデルで Rattle を使用しています。私は nnet スタンドアロンを使用して、結果を自分で調べ、パラメーターをより細かく制御したいと考えていました。

ある時点で、エントロピー スイッチをオンにすると (変数や要素がそれほど多くありません)、エラーが発生しました。スイッチをデフォルト (FALSE) に戻しましたが、それ以来、nnet は正しく機能しませんでした。Rattle の中でも、おそらく 100 回使用したトレーニング セットでは機能しません。確率スコアを取得できました。Rattle は、nnet ではなく、他のすべてのモデルで確率スコアを示します。Rattle Score オプションで「確率」が選択されていても、Nnet はバイナリ出力を生成します。

nnetで同様の問題に遭遇した人はいますか?

編集：コード部分は次のとおりです。

MaxNWts を増やすと のエラーは解決しているように見えますがtoo many weights、現在は実行に時間がかかり、多くのメモリを消費しています。同じデータセットを使用して、1 分もかからずにループ内で多くのトレーニング サイズの可能性を実行できました。(私は 16GB の Mac Book Pro を使用しています)約 10000 行のセットと約 20 の機能について話しています。

以前は完全に機能していたコードの例:

現在、モデル構築部分は機能していません。ましてや、ループに入れているわけではありません。

編集2：パラメータを確認し、何が起こるかを投稿しました：

> mnnet$entropy

[1] TRUE

エントロピーが「TRUE」に設定されると、デフォルトに戻すことは不可能のようです。