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我是神经网络的新手，所以很抱歉我的幼稚问题。我想了解 nnet 函数的输出。我正在使用这个函数来执行多类分类。

特别是，我有一个包含 216 个主题、6 个变量和一列代表班级的数据集（班级为三个）。

   SRT_LTS_1 SRT_LTS_2 SRT_LTS_3 SRT_LTS_4 SRT_LTS_5 SRT_LTS_6 SRT_Recall_D_tot Classe
DATSANI01  1.386294  1.609438  2.079442  2.302585  2.397895  2.397895         2.564949      2
DATSANI02  1.945910  2.079442  2.079442  2.197225  2.302585  2.302585         2.079442      2
DATSANI03  2.079442  2.302585  2.302585  2.397895  2.397895  2.397895         2.397895      2
DATSANI04  1.609438  2.079442  2.397895  2.397895  2.397895  2.397895         2.397895      2
DATSANI05  2.197225  2.484907  2.484907  2.564949  2.564949  2.564949         2.484907      2
DATSANI06  2.079442  2.397895  2.484907  2.564949  2.564949  2.564949         2.564949      2

在训练集和测试测试中拆分数据集后，我使用class.ind函数修改了数据框，以面对多类分类的问题，就像二元组合：

nnet_trainData_SRT2$Y = class.ind(nnet_trainData_SRT2$Classe)

nnet_trainData_SRT2$Classe=NULL

所以现在，我的数据框是这样的：

SRT_LTS_1 SRT_LTS_2 SRT_LTS_3 SRT_LTS_4 SRT_LTS_5 SRT_LTS_6 SRT_Recall_D_tot Y.0 Y.1 Y.2
DATNPS_209  1.791759  2.079442  2.397895  2.564949  2.564949  2.564949         2.564949   0   1   0
DATNPS_108  2.197225  2.564949  2.564949  2.564949  2.564949  2.564949         2.564949   0   1   0
DATNPS_234  2.197225  2.397895  2.484907  2.564949  2.564949  2.564949         2.564949   0   1   0
DATNPS_191  1.609438  1.791759  2.079442  2.197225  2.302585  2.302585         1.945910   0   1   0
DATNPS_126  2.397895  2.484907  2.484907  2.564949  2.564949  2.564949         2.564949   0   1   0
DATSANI22   1.386294  1.945910  2.302585  2.484907  2.564949  2.564949         2.564949   0   0   1

其中 1 和 0 分别表示该主题属于或不属于三个类别之一。

然后，我使用 nnet 函数：

model_nnSRT2<-nnet(Y~ SRT_LTS_1 +SRT_LTS_2+ SRT_LTS_3 +SRT_LTS_4+ SRT_LTS_5 +SRT_LTS_6, nnet_trainData_SRT2, size=2, decay=0.1,softmax=TRUE,entropy=TRUE).

但是当我得到时我不明白这个函数的输出 model_nnSRT2$fitted.values：

                 0           1            2
    DATNPS_209 0.01699072 0.827037151 0.1559721302
    DATNPS_108 0.01789546 0.771608777 0.2104957604
    DATNPS_234 0.01645185 0.794800012 0.1887481349
    DATNPS_191 0.05037927 0.839477193 0.1101435346
    DATNPS_126 0.01603337 0.788266382 0.1957002460
    DATSANI22  0.01740139 0.836014235 0.1465843749
    DATNPS_34  0.02802254 0.791518861 0.1804586001
    DATNPS_117 0.05310552 0.835370232 0.1115242473
    DATNPS_22  0.01726448 0.799919291 0.1828162304
    DATNPS_189 0.01861498 0.775974194 0.2054108222
    DATNPS_228 0.98459076 0.014816869 0.0005923730
    DATNPS_255 0.01770538 0.788957760 0.1933368566

和model_nnSRT2$residuals。

                      0            1             2
DATNPS_209 -0.016990718  0.172962849 -0.1559721302
DATNPS_108 -0.017895462  0.228391223 -0.2104957604
DATNPS_234 -0.016451854  0.205199988 -0.1887481349
DATNPS_191 -0.050379272  0.160522807 -0.1101435346
DATNPS_126 -0.016033372  0.211733618 -0.1957002460
DATSANI22  -0.017401390 -0.836014235  0.8534156251
DATNPS_34  -0.028022539  0.208481139 -0.1804586001
DATNPS_117 -0.053105521  0.164629768 -0.1115242473
DATNPS_22  -0.017264479  0.200080709 -0.1828162304
DATNPS_189 -0.018614984  0.224025806 -0.2054108222
DATNPS_228  0.015409242 -0.014816869 -0.0005923730
DATNPS_255 -0.017705384  0.211042240 -0.1933368566

这个连续数字是什么意思？为什么我在类中没有 0 或 1 from 的输出model_nnSRT2$fitted.values？这个函数如何计算残差？

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1 回答 1

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一般来说，我实际上对 R 没有任何经验，但从神经网络的角度来看，输出似乎很合理。

神经网络中的一个类实际上是一个神经元，它根据它的激活函数提供概率。在您的情况下，其中有三个 ( 0-2)。所以，看起来你的网络输出了每个神经元（或类）的某种概率。您可以通过总结输出来看到这一点。它们等于每个样本一个。这显示了网络在特定样本上的表现有多好。例如，如果您的样本属于特定类别，则相关神经元的输出应尽可能接近 1，而其他神经元的输出应尽可能接近 0。

残差只是预测值和目标值之间的差异。您可以通过检查这些值来验证这一点。所以这意味着残差必须尽可能小。你从你的数据中看到......错误分类样本的残差非常高。

于 2017-12-18T12:31:54.263 回答