我对神经网络世界很陌生,所以我请求你的理解。我正在生成一些测试,因此我对参数size
和decay
. 我使用caret
包和方法nnet
。示例数据集:
require(mlbench)
require(caret)
require (nnet)
data(Sonar)
mydata=Sonar[,1:12]
set.seed(54878)
ctrl = trainControl(method="cv", number=10,returnResamp = "all")
for_train= createDataPartition(mydata$V12, p=.70, list=FALSE)
my_train=mydata[for_train,]
my_test=mydata[-for_train,]
t.grid=expand.grid(size=5,decay=0.2)
mymodel = train(V12~ .,data=my_train,method="nnet",metric="Rsquared",trControl=ctrl,tuneGrid=t.grid)
所以,有两个是我的问题。首先,这是使用插入符号使用 nnet 方法的最佳方法吗?其次,我已经阅读了有关大小和衰减的信息(例如,R 中 nnet 函数中衰减参数的目的?)但我不明白如何在实践中使用它们这里。任何人都可以帮忙吗?