2クラスクラスまたは3クラスクラスにGMDHを使用することができます

Question

GMDH型ニューラルネットワークアルゴリズムを使用して単変量時系列を短期予測する関数RパッケージGMDHを読みました。 Iris Datasetに使用できますか？

devtools::install_github("dratewka/rGMDH") 
library(rGMDH) 
m <- rGMDH::train(x,y) 
yh <- predict(m, x) 

と

library(GMDH) 
out = fcast(data, input = 6, layer = 2, f.number = 1) 

短期予測のために設計されており、あなたが分類のためにそれらを使用することはできません両方：そこ瞬間Rの2つのGMDHパッケージで

Answer 1

。

しかし、設計上、GMDHアルゴリズムは多変数分類に非常に適しています。実際、回帰よりも優れています（例えば、http://math.umaine.edu/~farlow/gmdh%20in%20pdf.pdfのセクション5または The Review of Problems Solvable by Algorithms of the Group Method of Data Handling (GMDH)のセクション8を参照してください）。残念ながら、彼らはまだRで完全に実装されていません。

興味がある場合は、Rベースクラスを使用して自分で実装することができます。正確なアルゴリズムについては、上記の最初のリファレンスを参照してください。