As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo R de rede neural NNet.
| Propriedade | Descrição |
|---|---|
| Modo de saída | Selecione o modo em que você deseja usar a saída deste algoritmo. Valores possíveis:
|
| Recursos | Selecione as colunas de entrada com as quais você deseja executar a análise. |
| Variável de destino | Selecione a coluna de destino com a qual você deseja executar a análise. |
| Valores em falta | Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Valores possíveis:
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| Neurônios da camada oculta | Insira o número de nós/neurônios na camada oculta. O valor predeterminado é 5. |
| Nome da coluna prevista | Insira um nome para a coluna recém criada que contenha os valores previstos. |
| Tipo de algoritmo | Selecione o tipo de análise que deseja que o algoritmo execute. |
| Ignorar camada oculta | Para adicionar conexões skip-layer da entrada para a saída, selecione Verdadeiro. |
| Saída linear | Para obter uma saída linear, selecione Verdadeiro. Se você selecionar o tipo de algoritmo Classificação, este valor deverá ser verdadeiro. |
| Usar Softmax | Selecione Verdadeiro para utilizar os ajustes "modelo de log linear" e "probabilidade condicional máxima". Linout, entropy, softmax e censored são mutuamente excludentes. |
| Usar entropia | Para utilizar o ajuste de "probabilidade condicional máxima", selecione Verdadeiro. Por padrão, o algoritmo usa o método dos mínimos quadrados. Valores possíveis:
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| Usar Censored | Para softmax, uma linha de (0,1,1) indica um exemplo das classes 2 e 3, mas para censored, indica um exemplo das classes 2 ou 3. |
| Intervalo | Insira pesos iniciais aleatórios [-rang, rang]. Defina este valor como 0,5 a menos que a entrada seja grande. Se a entrada for grande, escolha o intervalo usando a fórmula: rang * max(|x|) <= 1. |
| Decaimento de peso | Insira um valor usado para cálculo de novos pesos (weight decay). |
| Iterações máximas | Insira o número máximo de iterações permitidas. |
| Matriz hessiana necessária | Para retornar uma medida hessiana no melhor conjunto de pesos, selecione Verdadeiro. |
| Pesos máximos | Insira o número máximo de pesos permitidos no cálculo. Não existe limite intrínseco no código, mas o aumento no número de pesos pode permitir ajustes que serão bem lentos e demorados. |
| Abstol | Insira o valor que indica o ajuste perfeito (abstol). |
| Reltol | O algoritmo termina se o otimizador não puder reduzir os critérios de ajuste pelo fator: 1 - reltol. |
| Contrastes | Insira a lista de contrastes a ser usada para fatores que aparecem como variáveis no modelo. |