[問題] 類神經網路誤差收斂圖與相對重要變數
[問題類型]:
程式諮詢(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎麼用R 寫出來)
[軟體熟悉度]:
新手(沒寫過程式，R 是我的第一次)
[問題敘述]:
我已使用過neuralnet與RSNNS跑出網路，
請問誤差收斂圖,相對重要權重,confusion matrix該怎麼做呢？
P.s 不好意思，我是新手如有表達不好的地方請見諒，謝謝
資料：20個輸入神經元(類別型資料),2個輸出神經元(連續型資料)
誤差收斂圖
neuralnet-->爬不到文
RSNNS-->有跑出來，但是輸出層資料需將連續轉類別，而我的類別分成四種，
跑模型時會被分出四個輸出神經元，期望可用原本型態分析，若neuralnet
或是nnet真的無法滿足需求才使用RSNNS
相對重要權重
NeuralnetTool--> garson只能對一個輸出神經元的模型才可以分析
confusion matrix
neuralnet-->國內外網站都找，但爬不到文
RSNNS-->一開始可以，但分析幾次後突然出現錯誤，爬了文但依舊無法解決
[程式範例]:
neuralnet--> https://goo.gl/8eUDEd
RSNNS--> https://goo.gl/Xn3Xiz
[環境敘述]:
macOS Sierraa 10.12.4/R 3.3.2
[關鍵字]:
類神經網路
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