R 中插入符中神经网络 (nnet) 的超参数调整

Hyperparameter tuning for neural net (nnet) in caret in R

我正在使用 caret 包在 R 中构建一个神经网络模型,我的代码如下:

model <- train(RS_LAI~S2REP_LF+PSRI_ES+IRECI+NDVIRE+B11_ES+B7+TCARI_LF+MCARI+WDRVI
               , data = Data, 
               method = "nnet", trControl = controlparameters,
               linout = TRUE)

在模型运行结束时,我得到的结果是大小和衰减的最终值。在这里我想,大小是隐藏层的数量,但我很困惑它在每一层中使用的节点数量是多少?我怎样才能得到它?我认为节点数也是一个重要的调整参数,但插入符号没有提供该选项。

如果您阅读 help page:

,您正在使用 nnet

Fit single-hidden-layer neural network, possibly with skip-layer connections.

所以是1层,size参数是节点数或者单元数,同帮助页面可以看到:

size: number of units in the hidden layer. Can be zero if there are skip-layer units.

您可以尝试使用neuralnet,它最多指定3层,您的超参数将是每层中的节点数。