R中的Neuralnet包的问题答案

【问题标题】：Trouble with Neuralnet package in RR中的Neuralnet包的问题
【发布时间】：2023-03-17 18:36:01
【问题描述】：

我正在尝试使用包神经网络计算神经网络，以解决回归问题。我正在尝试近似函数： f(x1,x2) = sqrt(x1) + sin(x2) + x1*x2。

这是我的代码：

library(neuralnet)
library(scatterplot3d)
X1 <- as.data.frame(runif(1000, min = 0 , max = 100))
X2 <- as.data.frame(runif(1000, min = 0 , max = 100))
input <- cbind(X1,X2)
sortie <- sqrt(X1) + sin(X2) + X1*X2
donnee <- cbind(sortie,input)
colnames(donnee) <- c("sortie","entree1","entree2")

f <- as.formula(sortie ~ entree1 + entree2)
net.f <- neuralnet(f , donnee, hidden = c(10,10,10) ,linear.output = FALSE)

这里是查看神经网络输出散点图的代码：

  abscisse1 <- 0:100
  abscisse2 <- 0:100
  net.abscisseformule <- compute(net.f , cbind(abscisse1,abscisse2))
  neuralsortie <-  c(net.abscisseformule$net.result)
  scatterplot3d(abscisse1,abscisse2,neuralsortie)

我很确定结果是错误的，因为散点图看起来不像函数 f 的散点图。我认为问题出在这条线上

f <-as.formula(sortie ~ entree1 + entree2)

这是查看函数散点图的代码

x <- seq(0, 100, 1)
y <- seq(0, 100, 1)
z <- sqrt(x) + sin(y) +x*y
scatterplot3d(x,y,z)

这是 f 的图 https://i.stack.imgur.com/HkpbG.png

这是神经网络的输出图 https://i.stack.imgur.com/N38dd.png

有人可以给我一个建议吗？非常感谢！

【问题讨论】：

请记住在您的代码中包含所有库语句。我认为您至少缺少 2 个。请同时显示您要比较的 2 个图。

标签： r machine-learning

【解决方案1】：

我找到了我的问题的答案。根据《统计学习的要素》一书（弗里德曼、蒂布希拉尼和哈斯蒂合着），在解决回归问题时，需要在神经网络的最后一层使用恒等函数。这意味着输出是前一层的线性组合。为了使用 R 执行此操作，需要将“linear.output”设置为 TRUE 而不是 FALSE。

【讨论】：