理解多项式nnet

2023年9月22日 303次阅读

我试图理解nnet背后的代码.当我将多项因子分解为二进制列而不是使用公式方法时,我目前得到的结果不同.

library(nnet)

set.seed(123)
y <- class.ind(iris$Species)
x <- as.matrix(iris[,1:4])
fit1 <- nnet(x, y, size = 3, decay = .1)

# weights:  27
#initial  value 164.236516 
#iter  10 value 102.567531
#iter  20 value 58.229722
#iter  30 value 39.720137
#iter  40 value 25.049530
#iter  50 value 23.671837
#iter  60 value 23.602392
#iter  70 value 23.601927
#final  value 23.601926 
#converged

pred1 <- predict(fit1, iris[,1:4])
rowSums(head(pred1))
[1] 1.032197661 1.033700173 1.032750746 1.034229149 1.032052937 1.032539980

set.seed(123)
fit2 <- nnet(Species ~ ., data = iris, size = 3, decay = .1)

# weights:  27
#initial  value 158.508573 
#iter  10 value 37.167558
#iter  20 value 26.815839
#iter  30 value 23.746418
#iter  40 value 23.698182
#iter  50 value 23.697907
#final  value 23.697907 
#converged

pred2 <- predict(fit2, iris[,1:4])
rowSums(head(pred2))
1 2 3 4 5 6 
1 1 1 1 1 1

我知道我可以使用后一种方法(公式方法),但我想理解为什么结果不同,因为在源代码nnet.formula中出现相同的分割因子的方法.

最佳答案 如@ user20650所述,softmax参数不同.在nnet.formula里面有一节：

if (length(lev) == 2L) {
    y <- as.vector(unclass(y)) - 1
    res <- nnet.default(x, y, w, entropy = TRUE, ...)
    res$lev <- lev
}
else {
    y <- class.ind(y)
    res <- nnet.default(x, y, w, softmax = TRUE, ...)
    res$lev <- lev
}

这里softmax设置为TRUE.在nnet调用中设置它可以解决问题并且它们现在匹配.

fit <- nnet(x, y, size = 3, decay = .1, softmax = TRUE)
pred <- predict(fit, iris[,1:4])
rowSums(head(pred))
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