Rでのnnetの使い方を理解する

Question

これは、Rでの学習学習のパラダイムを使用した初めての試みです。私は惑星データセット（URL：https://www.kaggle.com/mrisdal/open-exoplanet-catalogue）を使用しています。その日。私はnnet_newdata印刷する場合

library(nnet) 
#Organize data: 
cols_to_keep = c(1,4,21) 
full_data <- na.omit(read.csv('Planet_Data.csv')[, cols_to_keep]) 

#Split data: 
train_data <- full_data[sample(nrow(full_data), round(nrow(full_data)/2)),] 
rownames(train_data) <- 1:nrow(train_data) 
test_data <- full_data[!rownames(full_data) %in% rownames(data1),] 
rownames(test_data) <- 1:nrow(test_data) 

#nnet 
nnet_attempt <- nnet(RadiusJpt~HostStarRadiusSlrRad, data=train_data, size=0, linout=TRUE, skip=TRUE, maxNWts=10000, trace=FALSE, maxit=1000, decay=.001) 

nnet_newdata <- predict(nnet_attempt, newdata=test_data) 
nnet_newdata 

私は私のデータの各行の値を取得しますが、私は本当に、これらの値が何を意味するのか理解していない：これはNNET（）を使用して、私は現在持っているコードです。単純な回帰を予測するためにnnet（）パッケージを使用する適切な方法ですか？あなたは、デフォルトでは、NNETモデルからの生の出力は、新しいデータセットに適用されますnnetpredictは、クラスとオブジェクトに対して呼び出され

おかげ

Answer 1

。代わりに、あなたの問題が分類問題であれば、type = "class"を使用できます。

hereを参照してください。