R中的nnet包中nnet函数中结果解析，急求！！

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现在，我采用nnet包中nnet函数进行神经网络预测，但是我对结果有一些困惑。
问题在于：
通过模型的预测nn$wts的不是说是w、b的值，对吗？但是，我的结果让我很困惑，因为我只有9个输入变量，但是这个nn$wts出现了89个数，不知道这89个数分别代表什么是哪个输入量的参数值，谢谢！！
nn <-nnet(ycsc[,11]~ycsc[,1]++ycsc[,2]+ycsc[,3]+ycsc[,4]+ycsc[,5]+ycsc[,6]+ycsc[,7]+ycsc[,8]+ycsc[,9],ycsc[1:150000, ], size =8, decay = 0.00000001 , maxit = 10000, linout = T, trace = T)
predict <- predict(nn,ycsc[, 1:9])


得到的结果是：



得到以上的结果：我的疑惑：
不理解：上述结果中的值各自代表的是哪些输入量的参数？？？谢谢！！

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关键词：NET 神经网络 不知道 神经网

你好，请问你最后弄明白了吗？我也遇到了相同的问题，想求助你！

第一层9个输入加偏置一起10个变量，隐藏层8个，10*8=80个系数；
第二层8个隐藏节点加偏置一起9个变量，输出1个，9*1=9个系数；
总共80+9=89

zijin1218 发表于 2019-4-19 09:18
第一层9个输入加偏置一起10个变量，隐藏层8个，10*8=80个系数；
第二层8个隐藏节点加偏置一起9个变量，输出 ...

你好哦，请问nnet包不是只适用单层神经网络吗？（详见help（nnet）

雪凤夏洛 发表于 2019-4-19 15:20
你好哦，请问nnet包不是只适用单层神经网络吗？（详见help（nnet）

单层是指只有一层隐藏层。输入层和隐藏层之间有一个权重矩阵（10*8大小），隐藏层和输出层之间也有一个权重矩阵（9*1大小）