「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 041

No.05432　ニューラルネットワークの出力値について　　【たくや】　2008/01/18(Fri) 04:52

R2.4.1の関数nnet()を使って，ニューラルネットワークによる世界各国のエネルギー消費量予測をしたいと考えています。

国数は34ヶ国，出力値はエネルギー消費量，入力値は人口，陸地面積，CO2排出量，GDP，輸出入額，自動車使用台数です。

これらのデータを02年度と03年度について用意し，02年を学習用，03年を予測用データとして使用します。
実際のデータは下記の通りです。あまり長くなると良くないかと思いますので，10ヶ国分だけ表示いたします。
最初が02年度，次が03年度のデータです。
ここで，「enecon」と書いてある列が，出力値にしたいエネルギー消費量の値です。

   enecon     pop     area     co2     gdp export  import      car
1   474297  127401   377873 1247760 3489295 416730  337209  72256.8
2   332812 1050640  3287263 1231881  606995  49232   56495  19508.0
3   166951   47640    99538  446190  528666 162470  152126  13907.1
4    13684    4171      683   55589   78413 125177  116441    564.3
5    66414   69626   783562  208478  213835  34561   49663   6279.2
6  2221277  288369  9629091 5796760 8179631 693103 1200230 229619.9
7   256420   31373  9970610  567790  806260 252408  221961  18187.9
8   131265  103229  1958201  399932  372354 160682  168679  19659.0
9    51821   37944  2780400  119933  182072  25650    8990   6300.0
10  127901  174633  8514047  312897  589595  60362   49599  21115.7

   enecon     pop     area       co2     gdp  import   export      car
1   465790  127649   377873 1250490.0 3534844  383085 471999.0  72527.6
2   346330 1068214  3287263 1275608.0  656768   71239  57086.0  17343.0
3   170992   47925    99538  456750.0  545039  178827 193817.0  14541.9
4    14220    4185      683   47885.0   79481  127935 144183.0    564.8
5    70567   70713   783562  220409.0  226226   65637  46576.0   6494.4
6  2190283  290811  9629091 5841500.0 8429749 1303050 724771.0 231390.0
7   267350   31660  9970610  586079.0  822378  239083 272696.0  18416.4
8   136822  104214  1958201  416698.0  377712  170490 165396.0  21000.0
9    55325   37870  2780400  127728.0  198162   13834  29566.0   6350.0
10  125910  178985  8514047  298902.0  588287   50706  73084.0  23000.0

これらのデータを使い，次のようにして予測を行いました。

> result <- nnet(enecon ~ ., data=x, size=2)
# weights:  19
initial  value 6061331521324.778320 
final  value 6061326895112.000000 
converged

> predict(result, y, type="raw")
   [,1]
1     1
2     1
3     1
4     1
5     1
6     1
7     1
8     1
9     1
10    1

上記において，xは02年度データ，yは03年度データを指しています。
ここで疑問に思ったのが，なぜ予測値が全て1になってしまうかという点です。

type="raw"と書いているので，当てはめ値を返すはずだと考えていたのですが，そうなりません。
上記ではsize(隠れ層のユニット数)は2となっていますが，最大14まで数字を変えて試してみましたが，やはり予測値は1となります。

様々なインターネット・本などで，Rやニューラルネットワークについて調べたのですが，原因はわからないままです。

恐れ入りますが，ご教授いただきたく思います。よろしくお願い致します。

No.05434　Re: ニューラルネットワークの出力値について　　【青木繁伸】　2008/01/18(Fri) 10:47

回帰の場合には linout 引数を指定しないといけないのでは？

No.05452　Re: ニューラルネットワークの出力値について　　【たくや】　2008/01/19(Sat) 16:07

ありがとうございます！

linout=Tにしたらちゃんと予測できました。
まだまだ勉強が足りないようです。

この度は大変お世話になりました。