Question

我一直在尝试不同的预测方法，偶然发现了 nnetar（）函数在R的预测包中。我很快意识到虽然这确实可以预测，但每次运行它都会给我一些不同的东西。有人可以帮忙解释为什么会这样吗？我认为我对神经网络有一个很好的理解，除非nnetar（）函数随机选择节点数或其他东西，否则我不知道什么会在预测中产生巨大的差异。有帮助吗？

Answer 1

20，默认情况下，网络使用随机起始值进行训练，然后在使用该函数时对其预测进行平均。

因为该函数对每次运行使用随机起始值，所以每次调用的预测也会不同。

编辑：评论中来自OP的新问题

为了控制函数并每次获得相同的随机起始值，您可以简单地使用函数set.seed()和您选择的值。

例如：

    set.seed(666)
    forecast(nnetar(...),...)

    set.seed(666)
    forecast(nnetar(...),...)

    set.seed(666)
    forecast(nnetar(...),...)

每次用这个＆＃34;种子＆＃34;运行它时，

会给出相同的结果。价值（666）。当然，你必须在每次运行代码之前运行set.seed(666)。

编辑2：评论中来自OP的新问题

为了拥有100个不同的网络以适应随机起始权重：

nnetar(...,repeats=100,...)

R神经网络预测 - 随机性方面？

1 个答案: