nnet

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나는 축구 경기의 마권 확률에서 시장 효율성에 대한 가설을 테스트하려고합니다. 모델 : 결과 = 로그 (P1/PX) + 로그 (P2/PX) P1은 홈 승리의 암시 마권업자 확률이다 , PX I는 mlogit 패키지와 다항 로짓 모형을 추정 한 Draw (x)는 참조 카테고리입니다. 0,0,1 (= (0,1,0), β2 = β1 : H0 : 지금 나는 다음과

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클래스의 객체에 적용되는 '기차'에 대한 적용 방법은 "data.frame"나는이 책을 다음있어

는 '깊은 학습 필수 R 없습니다 : Dr.Joshua에 의해' CH2, 22page에서, 다음 코드있다 set.seed(1234) digits.m1 <- train(digits.X, digits.y, method = "nnet", tuneGrid = expand.grid( .size = c(5), .decay =

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Caret에서 생산 된 모델이 왜 동일하지 않습니까?

두 개의 코드가 동일한 모델을 생성하지 않는 이유를 실제로 이해하려고합니다. 첫 번째 신경망 (NN1)을 만들기 위해 Caret 패키지의 train 함수에서 교차 유효성 검사 (아래 코드)를 사용하여 최상의 매개 변수를 찾습니다. package's vignette의 2 페이지는 "최적의 매개 변수 세트를 사용하여 모든 학습 데이터에 최종 모델을 맞추기"를

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foreach와 병렬로 nnet 출력을 예측할 때 R 메모리가 폭발 할 때

R (큰) 신경망을 R에서 nnet 패키지로 학습했습니다.이 신경망에서 예측을 시뮬레이트하고 병렬 처리 foreach와 같은 것을 사용하는 패션 (이전에는 Windows 머신에서 사용)과 함께 사용했습니다. 내 코드는 기본적으로 양식 훨씬 더 큰 NN 적절되는 제외하고 library(nnet) data = data.frame(out=c(0, 0.1, 0

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캐럿 - 기차가 정확도를 제공하지 않습니다. nnet 모델 출력

"캐럿"패키지에서 "train"기능을 사용하여 신경망 모델을 학습하려고합니다. 그러나 그것은 많은 경고를 주며 정확도 SD를 보여주지 않습니다. 정확도 SD를 볼 수 있도록 매개 변수를 설정해야하는지 잘 모르겠습니다. 저는 R에 비교적 익숙합니다. 분명히 뭔가 빠져 있다면 실례합니다. 49 : 평가에서 (EXPR, envir, enclos) : 모델 아래

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R에있는 nnet 사용법 이해하기

이것은 행성 데이터 세트 (URL : https://www.kaggle.com/mrisdal/open-exoplanet-catalogue)를 사용하고 있으며, 행성의 크기를 기반으로 행성의 크기를 예측하고 싶습니다. R에서 패러다임을 배우는 기계를 사용한 첫 번째 시도입니다. 그것의 일요일. 이 nnet()를 사용하여, 나는 현재 가지고있는 코드 : lib

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이상한 결과를 반환하는 Theano 연산

그래서 Theano를 사용하는 방법을 배우려고하고 특히 신경망에 사용하는 방법을 배우려고합니다. Windows 10 시스템에서 mingw64와 설치 페이지의 나머지 모든 필수 파일을 사용하고 있습니다 (Microsoft Visual Studio 및 Cuda는 예외이며 내 GPU를 사용하지 않으려합니다). 모든 것이 작동하는 것으로 보이고 튜토리얼의 "아기

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다항식 회귀 확률 결과 nnet 패키지

안녕하세요, NNET 패키지를 사용하여 회귀 분석을 수행 할 때 얻는 결과에 문제가 있습니다. 을 HS_TR (Return Period) 및 SLR (Sea Level Rise)으로 예측하고 싶습니다. fit이라고하는 다항 모델은 x.sub 하위 집합의 정보로 계산되었습니다. Coefficients: (Intercept) HS_TR SLR

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R 캐럿 : rfe nnet "정의되지 않은 열을 선택했습니다"

nnet 모델에 caret::rfe이있는 재귀 기능 선택을 적용 할 때 문제가 있습니다. 나는 다음과 같은 오류 메시지가 얻을 :에 오류 {: 작업 1 실패 - 실제 작업은 다음의 예보다 더 복잡하다 "정의되지 않은 열 선택"하지만 나는이 것을 확신 비슷한 문제 : library(caret) rfe(x = iris[,1:3], y = iris

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신경망 튜닝 크기 매개 변수

캐럿 패키지를 사용하여 신경망 모델에 적합하고 싶습니다. 208 개의 예측 변수가 모두 중요하며 버려 질 수 없습니다. 크기 매개 변수에 지정할 수있는 최대 값은 4를 초과하여 너무 많은 가중치가 있다고 말하는 오류가 발생합니다. > ctrl<-trainControl(method = 'cv',number = 5) > my.grid <- expand.gri