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Rでnnetパッケージを使用して、コンドミニアム（個人プロジェクト）の不動産価格を予測するANNを構築しようとしています。私はこれに新しく、数学の背景を持っていないので、私と一緒に裸にしてください。 バイナリと連続の両方の入力変数があります。たとえば、元々はyes / noだった一部のバイナリ変数は、ニューラルネット用に1/0に変換されました。他の変数はのように連続していSqftます。 入力データのサンプル すべての値を0〜1のスケールで正規化しています。たぶん、Bedrooms及びBathroomsその範囲のみであるため、正規化すべきではありません0-4？ これらの混合入力は、ANNに問題を引き起こしますか？私は大丈夫な結果を得ましたが、綿密な調査で、ANNが特定の変数に選択した重みは意味をなさないようです。私のコードは下にありますが、提案はありますか？ ANN <- nnet(Price ~ Sqft + Bedrooms + Bathrooms + Parking2 + Elevator + Central.AC + Terrace + Washer.Dryer + Doorman + Exercise.Room + New.York.View,data[1:700,], size=3, maxit=5000, linout=TRUE, decay=.0001) 更新： バイナリ入力を各値クラスの個別のフィールドに分割することに関する以下のコメントに基づいて、私のコードは次のようになりました。 ANN <- nnet(Price ~ Sqft + Studio + X1BR + X2BR + …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

誰もnnetが予測のためにニューラルネットワーク（Rなど）を使用する簡単な短い教育例を持っていますか？ これは時系列のRの例です T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") これはほんの一例ですが、私が持っているのは、季節変動の激しいデータです。

8 r  time-series  machine-learning  neural-networks  nnet