nnet

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    與nnet的multinom相比，迴歸函數的彙總函數極其緩慢

    我在nnet包中使用multinom()函數。我的數據有一百多萬行和四個獨立變量。功能本身在〜15分鐘內創建一個模型，我可以查看係數。 我需要訪問它們作爲一個對象雖然（與$coefficients），但我不能，除非我保存summary()它。當我嘗試總結我的模型時，它運行了30多分鐘，看不到盡頭。 是否有任何原因summary()功能需要這麼長時間，似乎是一個基本的報告工具？我如何加快速度？是否有
    r non-linear-regression multinomial nnet 2017-08-01

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    當預測與foreach並行的nnet輸出時發生R內存爆炸

    我有一個（大）神經網絡正在R中的nnet包訓練。我想能夠模擬這個神經網絡的預測，並且在並行使用像foreach這樣的東西，我之前用過的成功（全部在Windows機器上）。 我的代碼的基本形式 library(nnet) data = data.frame(out=c(0, 0.1, 0.4, 0.6), in1=c(1, 2, 3, 4), in2=c(10,
    r parallel-processing neural-network doparallel nnet 2017-09-21

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    R中的神經網絡預測

    我想獲得神經網絡預測結果的準確度或者RMSE。我開始使用混淆矩陣，但如前面的答案所示，混淆矩陣爲非連續變量提供了有效的結果。 有沒有什麼辦法可以得到神經網絡預測的準確度或誤差率？ 此處作爲例子的代碼我有到現在爲止： library(nnet) library(caret) library(e1071) data(rock) newformula <- perm ~ area + peri
    r confusion-matrix nnet 2016-05-19

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    瞭解如何在R中使用nnet

    這是我第一次在R中使用機器學習範例。我使用的是行星數據集（網址：https://www.kaggle.com/mrisdal/open-exoplanet-catalogue），我只是想根據大小來預測行星的大小它的太陽。這是我目前擁有的代碼，使用NNET（）： library(nnet) #Organize data: cols_to_keep = c(1,4,21) full_data <
    r nnet 2017-01-24

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    如何測試多項logit迴歸R中的聯合參數假設？

    我試圖在足球比賽的博彩賠率中測試市場效率的假設。我們估計與mlogit包多項式Lo​​git模型： 型號：結果=日誌（P1/PX）+日誌（P2/PX） 其中P1是主場取勝的隱含賭概率，Px的是一個平局的隱含的bookie概率，等等。Draw（x）是參考類別。 現在我想使用基於似然性測試（LR，沃爾德或LM）用於以下假設： H0：β1=（0,1,0），β2=（0,0,1 ） 即：在零假設下，兩個迴歸
    r multinomial mlogit nnet 2016-12-05

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    R中的nnet包僅用於擬合單隱層神經網絡嗎？

    在NNET的CRAN的項目介紹（https://cran.r-project.org/web/packages/nnet/nnet.pdf）它說，NNET適合單隱藏層： Description: Fit single-hidden-layer neural network, possibly with skip-layer connections 是否有可能對我來說，指定使用NNET隱藏層的數
    neural-network nnet 2017-08-11

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    R nnet繪圖錯誤？

    我試圖用一些簡單的例子庫nnet。 library(MASS) data(Boston) boston = as.matrix(Boston) library(nnet) boston.nnet = nnet(medv~., data=Boston,rang=0.1,size=8,linout=T,maxit=1000) 它似乎運作良好，但是當我嘗試 plot(boston[,14],
    r plot nnet 2016-12-06

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    NNET功能與預測

    我想使用NNET功能一起預測funtion返回一些值，但我NNET $ fitted.values等同於我的預測值和IM不知道爲什麼，是2個數據集是不同的 trainTest<- function(Train, Test) { nnetfit<- nnet(as.numeric(Train[,7])~ Train[,10]+Train[,15],data=Train,linout=TRUE,H
    r predict nnet 2017-11-25

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    多項式迴歸的概率結果nnet包

    下午好，我用NNET包進行邏輯迴歸時遇到了輸出問題。我想用HS_TR (Return Period)和SLR (Sea Level Rise)預測Category。 稱爲fit的多項模型已使用x.sub子集中的信息進行計算。有4級不同的類別可能1,2,3或4 x.sub： POINTID HS_TR SLR Category 4 10 0.0 3 4 10 0.6
    r regression probability multinomial nnet 2017-05-13

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    在eval（expr，envir，enclos）中：模型適合Fold01失敗：

    我試圖一起使用包caret和nnet，但是得到了下面的錯誤。我用警告（）來查看它是什麼，但在互聯網上找不到任何東西。請告訴我。謝謝。 > str(Std_data) 'data.frame': 1628 obs. of 18 variables: $ Seed : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Pyth : num 0.882 0.904 0.295 0.882
    r r-caret nnet 2016-04-15
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