我需要在 R 中通过神经网络做一些工作，并检查了 nnet 包和神经网络包。为了理解 nnet 包提供的功能，我基于 iris 数据集编写了以下代码：
iris=read.csv("iris.csv",header=F)
iris <- iris[sample(1:nrow(iris)),]
train <- iris[1:100,]
test <- iris[101:150,]
model_nnet <- nnet(iris[1:100,5] ~ ., data=train, size=10)
result<-predict(model_nnet, test)
但是，无论我如何更改代码或数据集，我总是得到类似于以下部分的结果：
row.names V1
1 138 1
2 54 1
3 150 1
4 108 1
5 119 1
6 96 1
7 104 1
8 37 1
9 16 1
10 92 1
11 60 1
12 6 1
.....
V1 特征应该是 1,2,3（这是目标变量）的混合，而不是只有 1。有人对我的代码有任何想法吗？