캐럿 - 기차가 정확도를 제공하지 않습니다. nnet 모델 출력

Question

"캐럿"패키지에서 "train"기능을 사용하여 신경망 모델을 학습하려고합니다. 그러나 그것은 많은 경고를 주며 정확도 SD를 보여주지 않습니다. 정확도 SD를 볼 수 있도록 매개 변수를 설정해야하는지 잘 모르겠습니다.

저는 R에 비교적 익숙합니다. 분명히 뭔가 빠져 있다면 실례합니다.

49 : 평가에서 (EXPR, envir, enclos) : 모델 아래

library("caret", lib.loc="~/R/win-library/3.3") 
set.seed(1056) 
nnetFit <- train(Label ~., data = Train_2.4.16, 
       method = "nnet", 
       preProc = c("center", "scale"), 
       tuneLength = 5, 
       trControl = trainControl(method = "repeatedcv", 
             repeats = 5)) 
nnetFit 

내가 코드를 실행에 도착 경고의 샘플입니다 : 여기

내 코드입니다 Fold10.Rep1 실패 FIT : nnet.default에서 크기 = 9, 붕괴 = 1E-03 오류 (w X, Y, = TRUE softmax를, ...) : 너무 많은 (1049) 무게

(50) : eval (expr, envir, enclos) : 모델 적합 Fold10.Rep1 실패 : nnet.default에서 크기 = 9, 붕괴 = 1E-04 오류 (w X, Y, = TRUE softmax를, ...) : 너무 많은 (1049) 무게 *

코드 출력은 신경망 크기, 감쇠, 정확도 및 카파를 나열합니다.

붕괴와 카파가 무엇인지 이해하는 데 도움을 주시면 감사하겠습니다.

Answer 1

MaxNWts 인수를 nnet 함수로 조정해야합니다. 이 인수를 train에 전달할 수 있으며 nnet이됩니다.