R语言中做模糊神经网络回归为什么只有一个输出值1

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

我在做分类问题，采用的方法是模糊自适应神经网络，调用R语言frbs包里面的anfis方法，数据集中共有5个自变量，已标准化处理。输出因变量为1，2 。但是无论怎样调参数，模型的预测精度都很低。检查发现训练集和测试集在模型中的输出均为一个值1。但是ANFIS的方法在鸢尾花数据集中分类也比较成功，所以我不知道是我的数据集出现了问题，还是代码出现了问题。

核心代码如下：

method_type <- "ANFIS"

control.ANFIS <- list(num.labels = 6,
                      max.iter = 300,
                      step.size = 0.05,
                      type.tnorm = "MIN",
                      type.implication.func = "ZADEH",
                      name = "Sim-0")

object.ANFIS <- frbs.learn(data.train=Train_ANFIS,
                           method.type=method_type,
                           control = control.ANFIS)

Test_ANFIS_predicted=predict(model_ANFIS_NEW, Test_ANFIS_input)

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：神经网络 神经网 R语言 Method 调用R语言 R语言学习 模糊神经网络 ANFIS

自己顶