R中的神经网络公式

Question

我是 R 的初学者。

我正在尝试学习如何在 R 中制作神经网络并使用它们来预测输出。 我在网上找到了一个使用波士顿数据集的示例，并正在对其进行调整以测试我的代码。它有效（我的 MSE 为 250 :(）但我无法理解这部分代码。

   n <- names(train_)
   f <- as.formula(paste("pred_con ~", paste(n[!n %in% "pred_con"], collapse = " + ")))
   nn <- neuralnet(f,data=train_,hidden=c(5,3),linear.output=T)
   pr.nn <- compute(nn,test_[,1:5])

有人能解释一下这是如何工作的吗？谢谢！

Answer 1

我想你的意思是这段代码

   f <- as.formula(paste("pred_con ~", paste(n[!n %in% "pred_con"], collapse = " + ")))

所以让我们逐段分解。

f 是变量名。

as.formula 将变量类型强制为“公式”类型。其一般形式为Response~Variable_1+Variable_2。也就是说：使用变量 1 和变量 2 来预测响应值。

paste 是一个连接字符串片段的函数。所以

paste("Str","ing",sep="") 

会给“String”，用 sep="" 说给我一个“”输入之间的分隔符。什么都不是

在您拥有的代码中，它在第二个粘贴函数中使用了 collapse = " + " ，它在值之间放置了一个加号。

paste(n[!n %in% "pred_con"], collapse = " + ")

n 是 train_set 中列的名称

n <- names(train_)

因此 paste(n , collapse = " + ") 将使用每个列名，并在它们之间添加一个 + 号。

但是，我们不希望“pred_con”是我们试图预测的值。这在该行代码的前面部分中已处理。

所以 n[!n %in% "pred_con"] 是在说每个名字，而不是 "pred_con"。

所以从

paste(n[!n %in% "pred_con"], collapse = " + ")

除了“pred_con”之外，我们得到的每个列名之间都有一个 + 号

我们想要Y~X1+X2的公式

因此，使用另一个粘贴语句将“pred_con”粘贴到我们刚刚创建的列名列表之前。给我们：

paste("pred_con ~", paste(n[!n %in% "pred_con"], collapse = " + "))

最后，我们将其设为公式类型而不是字符串，因此我们使用 as.formula 函数对其进行包装。

现在让我们了解以下内容：

 f <- as.formula(paste("pred_con ~", paste(n[!n %in% "pred_con"], collapse = " + ")))

最后两行只是使用神经网络包的东西，所以我不会重点关注它。

 nn <- neuralnet(f,data=train_,hidden=c(5,3),linear.output=T)

这只是训练你的神经网络。并将其存储为“nn”

   pr.nn <- compute(nn,test_[,1:5])

这是预测“test_”集合的值，使用“nn”并将它们存储在“pr.nn”中