测试具有R连续输出的神经网络

Question

[尝试使用Neuronet软件包计算连续输出并将其应用于我的测试集以计算错误率。

但是，我的预测输出似乎是相同的。

m1 <- neuralnet(SalaryNormalized ~ factor1 + factor2 + factor3, 
            data=GC_train, hidden=2, err.fct="sse", linear.output=TRUE,stepmax=1e6)

GC_test1<-GC_test
GC_test1$SalaryNormalized<-NULL
res$net.result

我的结果显示所有相同的值，我知道在Neuronet包上使用连续变量时可能需要缩放。我的预测变量也需要缩放吗？

res <- neuralnet::compute(m1, GC_test1)
testset.error <- GC_test$SalaryNormalized - res

另外，我尝试计算错误并得到此错误

Error in GC_test$SalaryNormalized - res : 
non-numeric argument to binary operator

Answer 1

您可以使用它

softplus

nn