在 R 中使用插入符号包进行预测

问：

我是在 R 中使用 Caret 包的初学者。我已经成功地使用“nnet”包来开发模型。但是，我现在有兴趣将 Caret 用于某些目的。具体来说，我有一个尺寸为 [Z x N] 的矩阵输入（行中有样本），目标（或输出）的尺寸为 [Z x M]。

在“nnet”包中，我能够使用以下代码在不使用公式的情况下训练模型。

nnet(x = train_inputs, y = train_targets, ...)

但是使用 Caret，我收到此错误：Error: Please make sure that the outcome column is a factor or numeric. The class(es) of the column: 'data.frame'

因此，我使用此代码来使用公式：

names1 <- colnames(target_data) #Target
names2 = colnames(input_data) #Input

formula_net <- as.formula(paste(paste(names1,collapse='+', sep = ""),' ~ ' 
                                ,paste(names2,collapse='+', sep = "")))

> formula_net
Target1 + Target2 + Target3 + Target4 + Target5 ~ Input1 + Input2 + Input3

这是我的插入符号代码。 是 的 80%。train_datacbind(target_data, input_data)

net <- train(formula_net, data=train_data,
             method = 'nnet',
             preProcess = NULL,
             verbose = FALSE,
             MaxNWts=1000,
             linout =T,
             maxit=1000)

看起来效果很好，以下是以下摘要：net

> net
Neural Network 

16000 samples
   7 predictor

No pre-processing
Resampling: Bootstrapped (25 reps) 
Summary of sample sizes: 16000, 16000, 16000, 16000, 16000, 16000, ... 
Resampling results:

  RMSE         Rsquared   MAE         
  0.000494634  0.9998713  0.0004172757

Tuning parameter 'size' was held constant at a value of 2
Tuning parameter 'decay' was held constant at a value
 of 0.005

我不知道为什么它说 7 预测器？我有 3 个输入和 5 个输出。我的公式有错误吗？

现在，我的问题是当我想根据 .尽管这张网训练得很好，但答案是不正确的。我的数据介于 0 和 1 之间，但预测范围不正确。 以下是预测代码：test_data

prediction_target <- predict(net, test_data, type = "raw")

test_data还包括输入列和目标列。这是对的吗？因为在包中，我使用了：从中排除目标数据，然后根据它们进行预测。但是由于我在这里使用公式，我认为是正确的。(?) 此外，这些值采用数字格式，这与包提供的目标矩阵不同。nnettest_inputs = test_data[, -target_cols]test_datatest_datapredicted_targetnnet

我在这里做错了什么？