Caret - Train 不向 nnet 模型输出提供 Accuracy SD答案

【问题标题】：Caret - Train does not provide Accuracy SD to nnet model outputCaret - Train 不向 nnet 模型输出提供 Accuracy SD
【发布时间】：2016-10-15 15:15:58
【问题描述】：

我正在尝试使用“caret”包中的“train”函数来训练神经网络模型。但是它给出了很多警告并且没有显示准确度SD。我不确定是否必须设置任何参数才能看到 Accuracy SD。

我对 R 比较陌生，所以如果我遗漏了一些明显的东西，请原谅。

这是我的代码：

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

以下是我在执行代码时收到的警告示例：

49：在 eval(expr, envir, enclos) 中：Fold10.Rep1 的模型拟合失败： size=9, decay=1e-03 nnet.default(x, y, w, softmax = TRUE, ...) : 太多 (1049) 权重

50：在 eval(expr, envir, enclos) 中：Fold10.Rep1 的模型拟合失败： size=9, decay=1e-04 nnet.default(x, y, w, softmax = TRUE, ...) : 太多 (1049) 权重*

代码的输出列出了神经网络的大小、衰减、准确度和 Kappa。

如果您能帮助我了解什么是衰变和 kappa，我也将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： r r-caret nnet

【解决方案1】：

您需要将MaxNWts 参数调整为nnet 函数。可以将该参数传递给train，它将到达nnet。

【讨论】：