rocのニューラルネットワーク：Rのニューラルネットワーク

Question

Rのニューラルネットワークを使って、144の独立変数を持つ車の価格を予測したい。 私のコードの下に。最後の2行：AUCとプロットを除いて、すべて正常に動作します。 ROC（predNN、yTEST）で

エラー：ROC曲線下面積を計算する ない十分な明確な予測

これは私が得たエラーです。

私は既に従属変数を係数として計算しましたが、このエラーは残ります。 この問題を解決するにはどうすればよいですか？

allind <- sample(x=1:nrow(data_price2),size=nrow(data_price2)) 

trainind <- allind[1:round(length(allind)/3)] 
valind <- allind[(round(length(allind)/3)+1):round(length(allind)*(2/3))] 
testind <- allind[round(length(allind)*(2/3)+1):length(allind)] 

BasetableTRAIN <- data_price2[trainind,] 
BasetableVAL <- data_price2[valind,] 
Basetablebig <-rbind(BasetableTRAIN,BasetableVAL) 
BasetableTEST <- data_price2[testind,] 

#Create a separate response variable 
yTRAIN <- BasetableTRAIN$Price 
BasetableTRAIN$Price <- NULL 

yVAL <- BasetableVAL$Price 
BasetableVAL$Price <- NULL 

yTEST <- BasetableTEST$Price 
BasetableTEST$Price <- NULL 

yBIG <- Basetablebig$Price 
Basetablebig$Price <- NULL 

yTRAIN <- as.factor(yTRAIN) 
yVAL <- as.factor(yVAL) 
yTEST <- as.factor(yTEST) 
yBIG <- as.factor(yBIG) 

if (require("nnet")==FALSE) install.packages("nnet") ; library(nnet) 
if (require("AUC")==FALSE) install.packages("AUC") ; library(AUC) 

size <- 5 #number of units in the hidden layer 
decay <- 0.1 #weight decay. Same as lambda in regularized LR. Controls for 
       overfitting. 
rang <- 0.5 #the range of the initial random weights parameter 
maxit <- 2000 #set high in order not to run into early stopping 

NN <- nnet(yBIG ~ ., Basetablebig, size = size, 
     rang = rang, decay = decay, maxit = maxit,MaxNWts= Inf) 

predNN <- as.numeric(predict(NN,BasetableTEST,type="raw")) 
AUC::auc(roc(predNN,yTEST)) 
plot(roc(predNN,yTEST)) 

Answer 1

不適切なモデルに関連した問題を抱えている可能性があります。モデルの予測を見てください。おそらく、確率しきい値0.5に基づいて0または1をすべて持っている可能性があります。ニューラルネット技術は、異なる列間のスケール差に​​非常に敏感であるため、データ[平均= 0標準= 1]の標準化は良い方法です。私はこれにR関数scale()を使用することをお勧めします。問題を再現するためのデータを提供してください。