使用脱字符号包进行回归（为输出提供自定义权重）

Question

我正在尝试使用R中的插入符号包构建回归模型。我正在使用方法Neuronet和mlpWeightDecayML。我想知道是否有一种方法可以将自定义权重传递给训练功能，以便在训练过程中使用这些权重来调整成本函数。

如果使用这两种算法都不可行，有人可以在Caret中推荐其他可以接受自定义权重，建立回归模型并处理高度非线性数据的算法（全部同时使用）。

仅提供一些背景知识，我的标签范围从很小的值（nano或10E-9）到相对较大的值（milli或10E-3）。在训练模型之前，我已经进行了对数转换。这有所帮助，但我仍然会得到漏斗形残差（较低的绝对误差在较低的一端，较高的绝对误差在较高的一端）。我想看看是否可以为较大的点提供更多的权重，以便可以在较高的端上收紧绝对误差。

谢谢！