[问题类型]: 程式谘询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎麽用R 写出来) [软体熟悉度]: 新手(没写过程式，R 是我的第一次) [问题叙述]: 我已使用过neuralnet与RSNNS跑出网路， 请问误差收敛图,相对重要权重,confusion matrix该怎麽做呢？ P.s 不好意思，我是新手如有表达不好的地方请见谅，谢谢 资料：20个输入神经元(类别型资料),2个输出神经元(连续型资料) 误差收敛图 neuralnet-->爬不到文 RSNNS-->有跑出来，但是输出层资料需将连续转类别，而我的类别分成四种， 跑模型时会被分出四个输出神经元，期望可用原本型态分析，若neuralnet 或是nnet真的无法满足需求才使用RSNNS 相对重要权重 NeuralnetTool--> garson只能对一个输出神经元的模型才可以分析 confusion matrix neuralnet-->国内外网站都找，但爬不到文 RSNNS-->一开始可以，但分析几次後突然出现错误，爬了文但依旧无法解决 [程式范例]: neuralnet--> https://goo.gl/8eUDEd RSNNS--> https://goo.gl/Xn3Xiz [环境叙述]: macOS Sierraa 10.12.4/R 3.3.2 [关键字]: 类神经网路 --

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