R의 nnet 패키지를 사용하여 콘도 (개인 프로젝트)의 부동산 가격을 예측하기 위해 ANN을 작성하려고합니다. 나는 이것에 익숙하지 않으며 수학 배경이 없으므로 나와 함께 맨손으로하십시오.
이진 및 연속 입력 변수가 있습니다. 예를 들어 원래 예 / 아니오였던 일부 이진 변수는 신경망에 대해 1/0으로 변환되었습니다. 다른 변수는 다음과 같이 연속적 Sqft입니다.
모든 값을 0-1 스케일로 정규화했습니다. 어쩌면 Bedrooms및 Bathrooms그 범위는 0-4 이후 정상화되어서는 안된다?
이러한 혼합 입력이 ANN에 문제가 있습니까? 나는 괜찮은 결과를 얻었지만 면밀히 검토하면 ANN이 특정 변수에 대해 선택한 가중치가 의미가없는 것 같습니다. 내 코드는 다음과 같습니다. 제안이 있습니까?
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)업데이트 : 이진 입력을 각 값 클래스에 대해 별도의 필드로 나누는 것에 대한 아래 의견에 따라 내 코드는 다음과 같습니다.
ANN <- nnet(Price ~ Sqft + Studio + X1BR + X2BR + X3BR + X4BR + X1Bath
+ X2Bath + X3Bath + X4bath + Parking.Yes + Parking.No + Elevator.Yes + Elevator.No
+ Central.AC.Yes + Central.AC.No + Terrace.Yes + Terrace.No + Washer.Dryer.Yes
+ Washer.Dryer.No + Doorman.Yes + Doorman.No + Exercise.Room.Yes + Exercise.Room.No
+ New.York.View.Yes + New.York.View.No + Healtch.Club.Yes + Health.Club.No,
data[1:700,], size=12, maxit=50000, decay=.0001)위의 코드에서 숨겨진 노드는 12이지만 3에서 25까지의 숨겨진 노드 범위를 시도했으며 게시 된 원래 코드에서 내가했던 원래 매개 변수보다 더 나쁜 결과를 제공합니다. 또한 선형 출력 = true / false로 시도했습니다.
내 생각에 바이너리 입력을 올바르게 해석하지 않기 때문에 데이터를 다른 방식으로 nnet에 공급해야한다고 생각합니다. 그 중 하나이거나 다른 매개 변수를 제공해야합니다.
어떤 아이디어?
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이진 또는 범주 형 데이터를 신경망 입력으로 사용하는 표준 방법은 필드를 표시기 벡터로 확장하는 것입니다. 예를 들어 값 1,2 또는 3을 사용할 수있는 필드가있는 경우 1은 [1,0,0], 2-> [0,1,0] 및 3-> [ 0,0,1]. 실제 값 입력은 일반적으로 그대로 유지됩니다.
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user1149913
당신이 이것을 언급 했으므로, 나는 대답을 찾는 동안 어딘가에서 이것을 읽는 것을 상기시키는 것 같습니다. 정보 소스가 CSV 파일에 있기 때문에 실제로 각 이진 입력의 새 필드를 수용하기 위해 열을 추가해야합니까? 예를 들어 침실 입력 범위가 0-4 인 경우 위의 예를 사용하여 4 개의 추가 열을 생성하고 ( '0'침실이 스튜디오를 의미하므로 총 5 개) 3BR 콘도는 0,0,0,1로 표시됩니다. 0?
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ChrisArmstrong