R in a Nutshell

Neuronale Netze

Neuronale Netze und die Funktion nnet() wurden im Abschnitt „Neuronale Netze“ eingeführt, auch eine Beschreibung der Funktionsargumente von nnet() finden Sie dort. Als Beispiel für die Anwendung von neuronalen Netzen bei Klassifikationsproblemen berechnen wir jetzt ein Modell für die Klassifikation unserer E-Mail-Daten in »Spam« und »kein Spam«:

> library(nnet) > > Spam.nnet <- nnet(ist.Spam ~ ., data = SpamBase.Training, + size = 10, decay = 0.1) # weights: 591 initial value 3046.294559 iter 10 value 2094.849841 iter 20 value 1902.915315 iter 30 value 1606.082111 iter 40 value 901.983055 iter 50 value 668.579415 iter 60 value 594.341375 iter 70 value 579.042632 iter 80 value 573.416627 iter 90 value 532.142371 iter 100 value 477.714289 ...