问题标签 [nnet]
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r - 抑制R中nnet多项式函数中的收敛消息
我在 R 中使用 knitr 来生成模型输出文档。我在我的代码块中隐藏了消息和警告。但我仍然收到收敛消息。我在 net 包和 multinom 函数中查找了设置。有人知道如何压制他们吗？我看过SO和互联网。有人在 2006 年问过一个问题，但我无法得到答案（我不知道今天是否相关）。
我在一个循环中运行许多模型，所以它很快就会变得冗长。这也意味着我不能轻易地将模型运行在与输出不同的块中，因为我在每个循环中都打印表格。我试图抑制的输出示例如下：
# weights: 10 (4 variable)
initial value 2454.392816
iter 10 value 2175.558042
iter 10 value 2175.558039
final value 2175.558039
converged
r - R 插入符号 nnet 包
我有两个 R 对象，如下所示。
矩阵“datamatrix” - 200 行和 494 列：这些是我的 x 变量
数据框 Y. Y$V1 是我的 Y 变量。我已将 V1 列转换为我正在构建分类模型的因素。
我想建立一个神经网络，我在命令下运行。
我有一个错误 -" argument "data" is missing, with no default"
有没有一种方法可以让插入符号包了解我的 X 变量在一个 R 对象中，而 Y 变量在另一个对象中？我不想合并两个数据对象然后写一个公式，因为公式会太长
r - nnet freeze r环境，nnet有限制吗？
我正在尝试跑步nnet。它不断给出一个致命错误，冻结 r 并且必须重新启动 R 环境。我想知道 nnet 是否有限制，或者我的代码是错误的。我的数据如下。
和 nnet 代码是
其中 f 是
在 Rstudio 中给出错误，控制台上没有任何错误消息。
r - NNet 简单建模
我正在尝试进行简单的神经网络建模，但 NNet 结果给了我很差的结果。我希望 nnet 模型学习的只是“输出 = 0.5 x 输入”模型，但预测结果显示所有“1”。怎么了？
r - 使用 Train 的插入符号错误：“出了点问题；所有 RMSE 度量值都丢失了”
我正在尝试使用 R 中的 Caret 包训练神经网络模型，并遇到有关缺少 RMSE 度量值的错误消息。有没有人遇到过这个错误？
以下是我的代码示例和收到的错误消息：
r - R：插入符号和 nnet 大数据错误
我有问题。我有一个数据集很多功能。当我尝试使用插入符号 R 执行我的 nnet 时，给我一个错误。如果我尝试执行一小部分功能，nnet 会收敛。
这是我的代码：
你能帮助我吗？:)
PS：会议信息：
编辑：我在我的代码中忘记了一个逗号 :( 我只是 col 并且仅用于测试。
@cyberj0g：
我试试你的建议：
1-分析我看到的摘要都是数字。
2-如果我调用警告 () 不会返回任何内容，但是如果我在完成 nnet me 之前尝试停止：
3-如果我增加 cv 的数量（如果我理解你对它的理解）问题是一样的：
r - 如何将神经网络的标准化预测值变为非标准值？
我在 R 中使用 nnet 包来训练神经网络并进行预测。起初，由于输出值很大，我使用公式 (x-xmin)/(xmax-xmin) 将它们标准化在 0 到 1 的范围内。在训练网络后，我预测了输出值。结果是范围为 0 和 1 的数据范围。
我怎样才能将预测值标准化为第一个单元的预测值？
谢谢
r - 插入符号神经网络错误：“重采样性能测量中的缺失值”
我以前见过其他人出现此错误，但是，我还没有找到令人满意的答案。我想知道是否有人可以对我的问题提供一些见解？
我有一些汽车拍卖数据，我试图对其进行建模以预测Hammer.Price.
myTrain包含随机 70% 的数据和myTest另外 30%，我训练模型
这会导致以下警告：
警告消息：在nominalTrainWorkflow(x = x, y = y, wts = weights, info = trainInfo, : 在重新采样的性能测量中存在缺失值。
当我尝试预测所有结果时都等于 1。
我之前曾使用此数据使用 SPSS Modeller 训练 MLP 神经网络，但似乎无法在 R 中重新创建结果。我在插入符号中尝试了其他一些神经网络包，但总是得到相同的结果。
有没有人比我更了解这一点？
r - 如何使用 CARET 包评估多个模型？
我想使用CARETandnnet包来预测泰坦尼克号数据集的生存/死亡。我想拟合 20 个神经网络，每个神经网络有 1 个隐藏节点、2 个隐藏节点、...... 20 个隐藏节点。通常，该CARET程序包会根据训练数据选择最佳模型，但我想获取 20 个网络中的每一个，并将它们中的每一个应用于测试数据。如何保存每个模型以便根据测试数据集对其进行测试？CARET 包中是否有可以提供帮助的方法？