NNET功能与预测

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：问答

我想使用NNET功能一起预测funtion返回一些值，但我NNET $ fitted.values等同于我的预测值和IM不知道为什么，是2个数据集是不同的NNET功能与预测

trainTest<- function(Train, Test) 
{ 
nnetfit<- nnet(as.numeric(Train[,7])~ Train[,10]+Train[,15],data=Train,linout=TRUE,Hess=TRUE,maxit=1000,size=30,na.rm=TRUE) 
predicted <-predict(nnetfit,Test[2:13,c(10,15)],na.rm=TRUE) 
return(list(nnetfit$fitted.values,predicted)) 
} 

编辑：添加的数据使用

> cbind(Train[,7],Train[,10],Train[,15]) 
     [,1]  [,2] [,3] 
[1,] 75.59   NA 52 
[2,] 77.84 -26.895809 45 
[3,] 78.98 34.371298 38 
[4,] 78.99 15.444714 31 
[5,] 83.28 12.452137 24 
[6,] 82.82 -33.920929 17 
[7,] 84.50 8.855511 10 
[8,] 85.34 30.744892 3 
[9,] 85.08 -16.296103 68 
[10,] 82.12 -9.209724 61 
[11,] 80.85 33.632136 54 
[12,] 83.62 -32.724031 47 
> cbind(Test[2:14,10],Test[2:14,15]) 
      [,1] [,2] 
[1,] -6.951645 40 
[2,] -2.581847 33 
[3,] 7.264525 26 
[4,] -46.483134 20 
[5,] 88.103500 12 
[6,] 39.473314 5 
[7,] -12.413910 89 
[8,] -12.961001 82 
[9,] -21.355713 75 
[10,] 15.221032 68 
[11,] 17.508519 61 
[12,] 8.811952 54 
[13,] 18.064204 47 

回答：

predicted <-predict(nnetfit,Test[2:13,c(10,15)],na.rm=TRUE, type="class") 

以上是 NNET功能与预测 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/257125.html