Я новичок в нейронной сети и использую R для создания простой нейронной сети, которая представляет собой сеть со скрытым слоем.Я ввожу простые обучающие наборы для обучения модели, но я не знаю, как изменить метод с Классификации на Регрессию, так как мой случай - скорее проблема регрессии.После запуска предиката. Я получаю только одно число, которое не имеет смысла для меня.
Я устанавливаю linout = T, чтобы получить результат регрессии.Хотя я не уверен, что это правильно.Может ли кто-нибудь поправить меня?
#install package
install.packages('nnet')
install.packages("RMySQL")
library(nnet)
library(RMySQL)
#trainning dataset
usage_train <- c(10, 20, 1, 10, 20, 1)
finish_stock_train <- c(50, 30, 1, 1, 1, 1)
x <- data.frame("usage" = usage_test, "stock" = finish_stock_test)
#test set
usage_test <- c(10, 20, 10)
finish_stock_test <- c(0, 1, 0)
#fit the nnet model
trainning <- nnet(finish_stock_train, usage_train, size = 5, linout = T)
#predict
pred <- predict(trainning, newdata = finish_stock_test, type = "raw")
#head(predict(trainning))
pred