Use nnet for Binary Classification
Arguments
- data
A dataframe to train a learner / learners on.
- formula
A regression formula to use inside this learner.
- trace
Whether nnet should print out its optimization success
- size
Size for neural network hidden layer
- ...
Any extra arguments that should be passed to the internal model for model fitting purposes.
Examples
lnr_nnet(mtcars, am ~ ., size = 50)(mtcars)
#> [,1]
#> Mazda RX4 9.984213e-01
#> Mazda RX4 Wag 9.984064e-01
#> Datsun 710 9.984219e-01
#> Hornet 4 Drive 8.248964e-05
#> Hornet Sportabout 8.248962e-05
#> Valiant 8.248962e-05
#> Duster 360 8.248962e-05
#> Merc 240D 8.248685e-05
#> Merc 230 2.249520e-03
#> Merc 280 2.257165e-03
#> Merc 280C 2.249568e-03
#> Merc 450SE 8.248962e-05
#> Merc 450SL 8.248962e-05
#> Merc 450SLC 8.248962e-05
#> Cadillac Fleetwood 8.248962e-05
#> Lincoln Continental 8.248962e-05
#> Chrysler Imperial 8.248962e-05
#> Fiat 128 9.984219e-01
#> Honda Civic 9.984219e-01
#> Toyota Corolla 9.984219e-01
#> Toyota Corona 2.272642e-03
#> Dodge Challenger 8.248962e-05
#> AMC Javelin 8.248962e-05
#> Camaro Z28 8.255486e-05
#> Pontiac Firebird 8.248962e-05
#> Fiat X1-9 9.984219e-01
#> Porsche 914-2 9.984219e-01
#> Lotus Europa 9.984226e-01
#> Ford Pantera L 9.982572e-01
#> Ferrari Dino 9.984221e-01
#> Maserati Bora 9.984219e-01
#> Volvo 142E 9.984216e-01
lnr_nnet(iris, I(Species=='setosa') ~ ., size = 50)(iris)
#> [,1]
#> 1 0
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