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我正在尝试运行nnet。它不断地给出一个致命的错误，冻结r，并必须重新启动R环境。我想知道nnet中是否有限制，或者我的代码是错误的。我的数据如下。.: 6 1 8 4 3 2 7 6 5 8 ...library(nnet)
neural.mod = nnet(f, data = data1 , size = c(5,5),
浏览 0修改于2015-04-28得票数 1
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我试着做简单的神经网络建模，但是NNet的结果给了我糟糕的结果。我想要学习的只是‘output =0.5x input’模型，但是预测结果显示了所有的'1‘。怎么啦？trainingdata<-cbind(traininginput,trainingoutput)
net.sqrt2 <- nnet
浏览 3提问于2015-05-31得票数 0
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我是神经网络的新手，我有一个关于nnet包分类的问题。nnet(WL~., data=training, size=10)
但是，如果我使用的数据帧只包含变量的数字版本(即将所有因子转换为数字(我的预测WL我猜nnet正在以不同的方式解释变量，但我想了解发生了什么。我知道在没有任何数据的情况下很难重现这个问题，但我只是在看一个关于神经网络如何使用nnet进行拟合的高级解释。我到处都找不到这个。comp.next.ma
浏览 1提问于2013-11-16得票数 9
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我用插入符号和nnet创建了一个神经网络。现在，我需要在oracle中部署NN以用于生产。我已经有了每个输入和隐藏层的权重。但是，我不确定哪个是使用的激活函数。有什么办法知道吗？这是我用来开发NN的代码： method = "cv", data=stab_train_opt_norm,
浏览 7修改于2018-11-07得票数 1
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这是一个关于nnet的老问题。然而，我没有看到这个问题的答案。当我们使用nnet时，有时会报告如下错误：示例
seedsANN = nnet(train
浏览 0修改于2014-03-12得票数 3
我在一个分类问题中使用了nnet方法的插入符号包，我想知道在nnet中用于停止训练以避免过度拟合的停止标准是什么。我做了一些研究，我发现在RSNNS包中没有实现停止条件，但它被考虑用于未来的工作，请参阅此处：谢谢！
浏览 0提问于2016-02-19得票数 5
这是我目前使用的代码，使用nnet()：#Organize data:full_data <- na.omit(read.csvrownames(full_data) %in% rownames(data1),]nnet_attempt, trace=FALSE, maxit=1000, decay=.001)
nnet</
浏览 24提问于2017-01-24得票数 1
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我有一个简短的问题，如何读取神经网络网络的wts结果。做的是第一层，从截取开始，输入1到隐藏1，输入1到隐藏2....比输入2到所有节点比从隐藏层继续到输出层更好吗？ [1] 3050.8760936 3107.0191968 -3564.4774407 -727.7370641 -5428.0323370 -4404.2098978 -2064.8889704
[8] 1456.2299660 -3243.1321916 2489.6174523 280.1332898 -1210.5267151 415.1520279 896
浏览 2修改于2013-08-19得票数 1
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我想了解一下nnet函数的输出。我正在使用这个函数来执行多类分类。在训练集和测试集中对数据集进行拆分后，我使用class.ind函数对数据帧进行了修改，以面对多类分类问题，如二进制组合：
nnet_trainData_SRT2$Cla
浏览 2修改于2017-12-18得票数 0
但是对于nnet()和RandomForest()，我没有成功： no applicable method for 'rstudent' applied to an object of class "nnet"
有没有人有什么建议来处理这个问题？
浏览 0修改于2013-01-20得票数 3
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library(nnet)attach(iris)train.iris<-iris[partition,]iris_nnet<-nnet(Species~., data=train.iris, size=2, decay=5e-4)y
浏览 1提问于2013-12-31得票数 0
我面临着nnet软件包R中预测函数的问题。train<-wine_data[train_ind,]
predicted<-predict(mod
浏览 0修改于2020-06-20得票数 0
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model <- train(Y$V1 ~ datamatrix, method='nnet', linout=TRUE, trace = FALSE,
#Grid of
浏览 2修改于2015-11-07得票数 0
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在caret (或另一个包)中是否有一个函数可以在使用caret训练的“nnet”模型上对异方差进行Breusch/ Cook-Weisberg检验？类似于library(car); ncvTest或library(lmtest); bptest的lm对象，但它适用于从caret创建的nnet对象library(caret)yi <- rnorm(n)
mod <- train(yi ~., data=
浏览 1修改于2015-04-29得票数 1
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我尝试使用nnet函数和预测函数来返回一些值，但是我的nnet$fitted.values与我的预测值相同，我不确定为什么，是的，这两个数据集是不同的{
nnetfit<- nnet(as.numeric(Train[,7])~ Train[,10]+Train[,15],data=Train,linout=TRUE,Hess=TRUE
浏览 5修改于2017-11-26得票数 0
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我正在尝试编辑R 'nnet‘包。我已经做了一些探索，但我不熟悉R本身，以致于无法取得任何进展。我不太确定该怎么处理这个..。
浏览 3修改于2017-05-23得票数 3
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我在为nnet提取插入符号的finalModel参数时遇到了问题。如果我使用-在我的脑海中-完全相同的参数插入：：火车和nnet：：get：：get，我得到(有时)很大的差异。nnet_net <- nnet(x = XY_pre[ , colnames(XY_pre) != "y"])
plot(y_car
浏览 3提问于2018-01-24得票数 0
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我很难绘制由nnet生成的神经网络。我使用的代码是：plot(nn) xy.coords中的错误(x，y，xlabel，ylabel，log)：'x‘是一个列表，但没有组件'x’和'y‘
如果我在下面的代码中使用的是神经网络而不是nnetnn <- neuralnet(y ~ ., data =
浏览 3提问于2020-11-14得票数 1
我已经用NIR光谱上的(nnet)包创建了一个神经网络模型。隐藏层的函数应该是线性的，因为nnet()文档将公式列出为~ x1 + x2 + ...我保留了公式的默认设置。如上所述，我使用的是线性输出。此外，对于任何输入或神经元，都没有跳过逻辑。我是不是错误地解释了nnet()模型中的权重？
浏览 4修改于2019-07-12得票数 0
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