我是神经网络的新手，并使用R来构建一个简单的神经网络，它是一个单层隐藏网络。我输入了简单的训练集来训练模型，但是我不知道如何将方法从分类更改为回归，因为我的情况更多是回归问题。运行predict.nnet之后，我只得到一个对我来说没有意义的数字。
我正在设置linout = T以获取回归输出。虽然我不确定这样做是否正确。有人可以纠正我吗？
#install package
install.packages('nnet')
install.packages("RMySQL")
library(nnet)
library(RMySQL)
#trainning dataset
usage_train <- c(10, 20, 1, 10, 20, 1)
finish_stock_train <- c(50, 30, 1, 1, 1, 1)
x <- data.frame("usage" = usage_test, "stock" = finish_stock_test)
#test set
usage_test <- c(10, 20, 10)
finish_stock_test <- c(0, 1, 0)
#fit the nnet model
trainning <- nnet(finish_stock_train, usage_train, size = 5, linout = T)
#predict
pred <- predict(trainning, newdata = finish_stock_test, type = "raw")
#head(predict(trainning))
pred