R 理解多项式nnet
我正在努力理解nnetR 理解多项式nnet,r,nnet,R,Nnet,我正在努力理解nnetnnet背后的代码。当我将一个多项式因子拆分到二进制列中而不是使用公式方法时,我目前得到了不同的结果 library(nnet) set.seed(123) y <- class.ind(iris$Species) x <- as.matrix(iris[,1:4]) fit1 <- nnet(x, y, size = 3, decay = .1) # weights: 27 #initial value 164.236516 #iter 10
nnet
背后的代码。当我将一个多项式因子拆分到二进制列中而不是使用公式方法时,我目前得到了不同的结果
library(nnet)
set.seed(123)
y <- class.ind(iris$Species)
x <- as.matrix(iris[,1:4])
fit1 <- nnet(x, y, size = 3, decay = .1)
# weights: 27
#initial value 164.236516
#iter 10 value 102.567531
#iter 20 value 58.229722
#iter 30 value 39.720137
#iter 40 value 25.049530
#iter 50 value 23.671837
#iter 60 value 23.602392
#iter 70 value 23.601927
#final value 23.601926
#converged
pred1 <- predict(fit1, iris[,1:4])
rowSums(head(pred1))
[1] 1.032197661 1.033700173 1.032750746 1.034229149 1.032052937 1.032539980
set.seed(123)
fit2 <- nnet(Species ~ ., data = iris, size = 3, decay = .1)
# weights: 27
#initial value 158.508573
#iter 10 value 37.167558
#iter 20 value 26.815839
#iter 30 value 23.746418
#iter 40 value 23.698182
#iter 50 value 23.697907
#final value 23.697907
#converged
pred2 <- predict(fit2, iris[,1:4])
rowSums(head(pred2))
1 2 3 4 5 6
1 1 1 1 1 1
库(nnet)
种子集(123)
y正如@user20650所指出的,softmax
参数是不同的。在nnet.formula中有一节:
if (length(lev) == 2L) {
y <- as.vector(unclass(y)) - 1
res <- nnet.default(x, y, w, entropy = TRUE, ...)
res$lev <- lev
}
else {
y <- class.ind(y)
res <- nnet.default(x, y, w, softmax = TRUE, ...)
res$lev <- lev
}
有不同的熵和softmax默认值。(尝试fit1
fit <- nnet(x, y, size = 3, decay = .1, softmax = TRUE)
pred <- predict(fit, iris[,1:4])
rowSums(head(pred))