如何在R語言中進行神經網路模型的建立

2023-01-05 01:15:51 字數 970 閱讀 3573

1樓:匿名使用者

你在建立網路的時候不是用了net=newff(……嗎?這個net就是輸出的結果。

newff函式只是初始化一個神經網路,之後還得用train函式訓練,訓練好的net就是你要的網路。

newff函式的格式為:

net=newff(pr,[s1 s2 ..sn],,btf,blf,pf),函式newff建立一個可訓練的前饋網路。輸入引數說明:

pr:rx2的矩陣以定義r個輸入向量的最小值和最大值;

si:第i層神經元個數;

tfi:第i層的傳遞函式,預設函式為tansig函式;

btf:訓練函式,預設函式為trainlm函式;

blf:權值/閥值學習函式,預設函式為learngdm函式;

pf:效能函式,預設函式為mse函式。

r語言amore包可以分析神經網路自變數重要性嗎?**是什麼?求大神指教

2樓:網友

說明神經網路由一組互聯的結點組成,這些節點分別負責網路的輸入,連線,處理以及輸出。神經網路被廣泛用於諸如分類、聚類、**等諸多領域。藉助neuralnet訓練得到神經網路模型。

操作匯入資料集,並將資料分為訓練集和測試集data("iris")

ind = sample(2,nrow(iris),replace = true,prob = c(,trainset = iris[ind ==1,]testset = iris[ind ==2,]1234

5匯入與安裝包。

library(neuralnet)

1根據資料集在species列取值不同,為訓練集新增三種數列。

r語言中bp神經網路怎麼進行**新資料

3樓:珍惜好明天

help sim 準備資料集 學習和訓練 help train 訓練完成後,儲存、使用網路 help sim

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