Propiedades que se pueden configurar para el algoritmo Red neuronal MONMLP R.
| Propiedad | Descripción |
|---|---|
| Modo de salida | Seleccione el modo en el que desea usar la salida de este algoritmo. Valores posibles:
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| Características | Seleccione las columnas de entrada con las que desea realizar la regresión. |
| Variable de destino | Seleccione la columna de destino para la que desea realizar el análisis. |
| Neuronas de capa 1 oculta | Introduzca el número de nodos/neuronas de la primera capa oculta (hidden1). El valor predeterminado es 5. |
| Nombre de columna prevista | Introduzca un nombre para la columna recién creada que contiene los valores previstos. |
| Función de transferencia de capa oculta | Seleccione la función de activación que se va a usar para la capa oculta (Th). |
| Función de transferencia de capa de salida | Seleccione la función de activación que se va a usar para la capa de salida (To). |
| Derivada de la función de transferencia de capa oculta | Seleccione la derivada de la función de activación de la capa oculta (Th.prime). |
| Derivada de la función de transferencia de capa de salida | Seleccione la derivada de la función de activación de la capa de salida (To.prime). |
| Neuronas de capa 2 oculta | Introduzca el número de nodos/neuronas de la segunda capa oculta (hidden2). El valor predeterminado es 0. |
| Repeticiones máximas | Introduzca el número máximo de repeticiones para el algoritmo de optimización (iter.max). El valor predeterminado es 5000. |
| Columnas monótonas | Introduzca los índices de columna a los que desea aplicar la limitación de tono único (monotone). |
| Repeticiones de formación | Introduzca el número de repeticiones de formación tras las que se detendrá el cálculo de la función de costes (iter.stopped). |
| Pesos iniciales | Introduzca un vector de peso inicial (init.weights). |
| Excepciones máximas | Introduzca el número máximo de excepciones para la rutina de optimización (max.exceptions). |
| Escalar columna dependiente | Para escalar las columnas dependientes a la media cero y la varianza de unidad antes del ajuste, seleccione Verdadero (scale.y). |
| Empaquetado necesario | Seleccione True para usar la agregación de arranque (bag). |
| Intentos para evitar mínimo local | Introduzca el número de intentos repetidos para evitar el mínimo local (n.trials). |
| Número de miembros del conjunto | Introduzca el número de miembros del conjunto para ajustar (n.ensemble). |