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Sto cercando di prevedere il valore mediano delle case occupate dai proprietari, è un esempio funzionante che sta dando un buon risultato. https://heuristically.wordpress.com/2011/11/17/using-neural-network-for-regression/Pronostico - Rete neurale per la regressione
library(mlbench)
data(BostonHousing)
require(nnet)
# scale inputs: divide by 50 to get 0-1 range
nnet.fit <- nnet(medv/50 ~ ., data=BostonHousing, size=2)
# multiply 50 to restore original scale
nnet.predict <- predict(nnet.fit)*50
nnet.predict [, 1] 1 23,70904 2 23,70904 3 23,70904 4 23,70904 5 23,70904 6 23,70904 7 23,70904 8 23,70904 9 23,70904 10 23,70904 11 23.70904 12 23.70904 13 23.70904 14 23.70904 15 23.70904
Mi sto ottenendo 23.70904 stesso valore per tutto il previsto per tutte le 506 osservazioni? Perché è così ? Che cosa sto facendo di sbagliato?
La mia versione R è 3.1.2.
Ho capito, era dovuto al linout = VERO che è necessario utilizzare per la variabile di risposta continua. 'nnet.fit <- nnet (medv/50 ~., Data = BostonHousing, dimensione = 10, linout = TRUE, skip = TRUE, MaxNWts = 10000, trace = FALSE, maxit = 100) ' Questa riga ha fatto il lavoro. – Sam
Grande - bello vederti risolvere il tuo problema! Ti incoraggerei a rispondere alla tua stessa domanda con il pulsante "Pubblica la tua risposta" qui sotto in modo che altri possano facilmente vedere la risposta facilmente quando visitano Stack Overflow. – josliber
@josilber - Fatto, grazie per avermelo detto, era nuovo in questa piattaforma quindi non lo sapevo. – Sam