多项逻辑回归中的权重太多，代码运行了几个小时

Question

我有一个DF（train_market），有8523行和12列，如图所示

我正在做多项逻辑回归模型以获取test_data上的ITem_Outlet_Sales。 但运行模型的代码一起运行几个小时

 model <- nnet(Item_Outlet_Sales~.,train_market,family="multinomial",size = 5574900,softmax=TRUE)

我尝试了下面显示的其他两个，但仍然运行了几个小时，我应该做些什么来完成它

 model <- multinom(Item_Outlet_Sales~.,train_market,family="multinomial")
 model <- nnet(Item_Outlet_Sales~.,train_market,family="multinomial",size = 5574900,softmax=TRUE)

我得到了第二个代码的错误

Error in nnet.default(X, Y, w, mask = mask, size = 0, skip = TRUE, softmax = TRUE,  : 
 too many (5574828) weights

所以保持尺寸= 5574900在第3并尝试，哪个dint帮助。

Answer 1

MaxNWts包中的参数nnet通常用于控制最大权重数。因此，将MaxNWts设置为足够大的整数（例如，MaxNWts =10000000）应该可以完成这项工作：

model <- nnet(Item_Outlet_Sales~.,train_market,family="multinomial",size = 5574900,softmax=TRUE,MaxNWts =10000000)