用混淆矩阵检验r-中的神经网络

Question

我已使用此代码创建神经网络

set.seed(9850)
group<-runif(nrow(bc))
bc<-bc[order(group), ]
bc_train<-bc[1:178, ]
bc_test<-bc[179:198, ]
library(nnet)
nn_bc<-nnet(V2~., data=bc_train, size=10)
pred_bc<-predict(nn_bc, bc_test, type="class")
table(pred_bc, bc_test$V2)

代码运行时没有给出任何错误但是当我用最后一行测试模型给出了一个表格，它给出了一个混淆矩阵时，它似乎忽略了这样一个事实：有两个分类变量产生这个：

pred_bc  N  R
  N 13  7

我无法看到我的代码有什么问题，因为我在其他数据集上使用过它。

Answer 1

神经网络只预测了一个类作为输出。 尝试打印

    factor(pred_bc)

查看是否有除N之外的任何其他级别。