用R中的径向基函数神经网络预测

Question

我是R中使用径向基函数神经网络的新手。以下是关于如何使用rbf神经网络的RSNNS CRAN包中的代码，其中下半部分代码用于绘制真实图形价值观和模型。

inputs <- as.matrix(seq(0,10,0.1))
outputs <- as.matrix(sin(inputs) + runif(inputs*0.2))
outputs <- normalizeData(outputs, "0_1")
model <- rbf(inputs, outputs, size=40, maxit=1000,
initFuncParams=c(0, 1, 0, 0.01, 0.01),
learnFuncParams=c(1e-8, 0, 1e-8, 0.1, 0.8), linOut=TRUE)

par(mfrow=c(2,1))
plotIterativeError(model)
plot(inputs, outputs)
lines(inputs, fitted(model), col="green")

但我无法弄清楚如何使用该模型来预测给定测试数据集的值。怎么可以这样做？

Answer 1

您应该使用predict()功能。即，predict(model, testData)