R中的nnet，＆＃39; softmax = TRUE＆＃39;至少需要两个响应类别

Question

我正在尝试在R中使用nnet，并遇到使用softmax的问题​​。

我正在尝试构建三层网络，输入层有25个神经元，隐藏层有25个神经元，输出层只有一个神经元。以下是如何重现问题。

library('nnet')
X <- replicate(25, rnorm(40))
y <- sample(0:1,40,replace=T)

mynnet <- nnet(X, y, size = 25, 
                  softmax = T,
                  rang = 0.8, 
                  maxit = 2000, 
                  model=TRUE)

当我运行这段代码时，我收到了一个错误：

Error in nnet.default(X, y, size = 25, 
softmax = T, rang = 0.8, maxit = 2000,  :
'softmax = TRUE' requires at least two response categories

什么＆＃39;需要至少两个响应类别＆＃39;手段？以及如何解决它？谢谢。

Answer 1

softmax用于使用因子响应变量拟合分类网络。如果你有一个实值响应，你可能想要一个回归神经网络，可以用linout=TRUE获得。