r - NNet简单建模

我正在尝试进行简单的神经网络建模，但是NNet的结果却给我差的结果。
我想让nnet模型学习的只是'output = 0.5 x input'模型，但是预测显示结果全部为'1'。
怎么了？

library(neuralnet)
traininginput <- as.data.frame(runif(50,min=1,max=100))
trainingoutput <- traininginput/2

trainingdata<-cbind(traininginput,trainingoutput)
colnames(trainingdata)<-c("Input","Output")

net.sqrt2 <- nnet(trainingdata$Output~trainingdata$Input,size=0,skip=T, linout=T)


Testdata<-as.data.frame(1:50)
net.result2<-predict(net.sqrt2, Testdata)

cleanoutput2 <- cbind(Testdata,Testdata/2,as.data.frame(net.result2))
colnames(cleanoutput2)<-c("Input2","Expected Output2","Neural Net Output2")
print(cleanoutput2)

最佳答案

library(nnet)
traininginput <- as.data.frame(runif(50,min=1,max=100))
trainingoutput <- traininginput/2

trainingdata<-cbind(traininginput,trainingoutput)
colnames(trainingdata)<-c("Input","Output")

net.sqrt2 <- nnet(Output~Input, data=trainingdata, size=0,skip=T, linout=T)


Testdata<-data.frame(Input=1:50)
net.result2<-predict(net.sqrt2, newdata = Testdata, type="raw")

cleanoutput2 <- cbind(Testdata,Testdata/2,as.data.frame(net.result2))
colnames(cleanoutput2)<-c("Input2","Expected Output2","Neural Net Output2")
print(cleanoutput2)

您使用的是predict，而formula中的nnet错误。 Predict期望newdata必须是一个data.frame，其中包含模型输入的一列（在本例中，该列称为Input）。 formula中的nnet不能通过对数据的文字调用来构建。它是象征性的，因此应该是数据中列的名称。此外，您使用的软件包不是neuralnet，而是nnet。

关于r - NNet简单建模，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/30555991/