nnet

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R: Tukey postthoc Tests für nnet multinom Multinomial fit für die Prüfung auf Gesamtunterschiede in Multinomialverteilung

Ich passte ein Mutinomialmodell multinom Funktion mit (in diesem Fall auf Daten geben die Diät Präferenz von männlichen und weiblichen und unterschiedlicher Größe Klassen von Alligatoren in verschiede

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zu viele Gewichte in Multinomiale logistischer Regression und der Code wird für Stunden Lauf

Ich habe einen DF (train_market) mit 8523 Zeilen und 12 Spalten als gezeigt und ich tue multinomial logistisches Regressionsmodell die ITem_Outlet_Sales zu bekommen auf den test_data. aber der Code da

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Vorhersage über neuronales Netzwerk in R

Ich möchte die Genauigkeit oder die RMSE der Prediction Ergebnis eines neuronalen Netzes erhalten. Ich habe begonnen, eine Verwirrungsmatrix zu verwenden, aber wie in früheren Antworten angezeigt, gib

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Caret Neural Network Fehler: "fehlende Werte in resampled Leistungskennzahlen"

Ich habe andere Menschen mit diesem Fehler zuvor gesehen, jedoch habe ich keine befriedigende Antwort gefunden. Ich frage mich, ob jemand ein paar Einblicke in mein Problem geben kann? Ich habe einige

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R caret nnet stopkriterium

Ich verwende das Caret-Paket mit der nnet-Methode in einem Klassifizierungsproblem, und ich möchte wissen, welches Stoppkriterium in nnet verwendet wird, um das Training zu stoppen, um Überanpassungen

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Verständnis Multinomial Nnet

Ich versuche, den Code hinter nnet zu verstehen. Ich erhalte derzeit andere Ergebnisse, wenn ich einen Multinomialfaktor in die Binärspalten aufspalte, anstatt die Formelmethode zu verwenden. library(

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In eval (expr, envir, enclos): Modell Fit für Fold01 fehlgeschlagen:

Ich versuche, Paket Caret und Nnet zusammen zu verwenden, aber habe den Fehler unten. Ich habe Warnungen() verwendet, um zu sehen, was es ist, konnte aber nichts im Internet finden. Lass es mich wisse

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Ich bekomme Fehler "Fehler in nnet.default (x, y, w, ...): zu viele (77031) Gewichte" beim Trainieren von neuronalen Netzen in R

Ich versuche, neuronale Netze in R mit Paket nnet zu trainieren. Im Folgenden finden Sie Informationen zu meinen Trainingsdaten. str(traindata) 'data.frame': 10327 obs. of 196 variables: $ stars