Question

我正在尝试进行简单的神经网络建模，但NNet结果给我的结果很差。它只是'输出= 0.5 x输入'模型，我希望nnet模型学习，但预测显示所有'1'作为结果。怎么了？

library(neuralnet)
traininginput <- as.data.frame(runif(50,min=1,max=100))
trainingoutput <- traininginput/2

trainingdata<-cbind(traininginput,trainingoutput)
colnames(trainingdata)<-c("Input","Output")

net.sqrt2 <- nnet(trainingdata$Output~trainingdata$Input,size=0,skip=T, linout=T)


Testdata<-as.data.frame(1:50)
net.result2<-predict(net.sqrt2, Testdata)

cleanoutput2 <- cbind(Testdata,Testdata/2,as.data.frame(net.result2))
colnames(cleanoutput2)<-c("Input2","Expected Output2","Neural Net Output2")
print(cleanoutput2)

Answer 1

library(nnet)
traininginput <- as.data.frame(runif(50,min=1,max=100))
trainingoutput <- traininginput/2

trainingdata<-cbind(traininginput,trainingoutput)
colnames(trainingdata)<-c("Input","Output")

net.sqrt2 <- nnet(Output~Input, data=trainingdata, size=0,skip=T, linout=T)


Testdata<-data.frame(Input=1:50)
net.result2<-predict(net.sqrt2, newdata = Testdata, type="raw")

cleanoutput2 <- cbind(Testdata,Testdata/2,as.data.frame(net.result2))
colnames(cleanoutput2)<-c("Input2","Expected Output2","Neural Net Output2")
print(cleanoutput2)

您正在使用predict和formula中的nnet错误。预测期望newdata需要data.frame，其中包含模型输入列（即本例中为Input的列）。 formula中的nnet不是通过对数据的文字调用构建的。它是符号的，因此它应该是数据中列的名称。此外，您使用的软件包不是neuralnet，而是nnet。

NNet简单建模

1 个答案: