48、R语言中模型训练、预测与评估的实用指南

R语言中模型训练、预测与评估的实用指南

1. 使用nnet包训练神经网络模型

在使用nnet包训练神经网络模型时，我们可以按照以下步骤操作：
1. 训练神经网络 ：使用 nnet 函数，设置分类公式、数据源、隐藏单元数量（ size 参数）、初始随机权重（ rang 参数）、权重衰减参数（ decay 参数）和最大迭代次数（ maxit 参数）。这里将 maxit 设为200，训练过程会重复运行，直到拟合准则值加上衰减项收敛。
2. 获取模型信息 ：使用 summary 函数获取构建的神经网络的信息，可知模型是由4 - 2 - 3网络和19个权重构建而成，并且在输出信息底部会显示节点间的权重转换列表。

# 示例代码
# 假设这里有合适的数据和参数设置
# fit = nnet(formula, data, size = ..., rang = ..., decay = ..., maxit = 200)
# summary(fit)

2. 基于nnet训练的模型进行标签预测

在完成神经网络的训练后，我们可以基于训练好的模型对测试数据集的标签进行预测，并使用混淆矩阵评估模型。

2.1 准备工作

需要从鸢尾花数据集生成训练数据集 trainset <