在R的neuralnet()中实现行加权替代行重复的方法问询

neuralnet包本身没有像lm()那样内置的weights参数来直接处理行加权，但可以通过以下几种方法避免重复行来实现加权训练：

1. 自定义加权损失函数 #

neuralnet允许自定义损失计算逻辑，我们可以直接在损失函数里加入样本权重，比如构建加权均方误差（WMSE）：

# 定义加权MSE损失函数
weighted_mse <- function(y_true, y_pred) {
  # 确保权重和当前样本一一对应
  sample_weights <- df$high_jump_tests
  mean(sample_weights * (y_true - y_pred)^2)
}

# 加载neuralnet并训练模型
library(neuralnet)
weighted_nn <- neuralnet(
  formula = high_jump_average ~ max_squat + weight,
  data = df,
  loss.fct = weighted_mse,
  hidden = c(3, 2)  # 根据你的需求调整隐藏层结构
)

这种方法直接在损失计算中赋予权重高的样本更大的误差权重，不需要扩展数据集，从根源上避免了行数暴增的问题。注意要保证权重向量的顺序和输入数据的行顺序完全一致。

2. 换用支持加权的神经网络包 #

如果自定义损失函数的方式不够顺手，可以考虑替代包，它们大多内置了加权功能：

• nnet包：nnet()函数直接支持weights参数：

library(nnet)
weighted_nnet <- nnet(
  formula = high_jump_average ~ max_squat + weight,
  data = df,
  weights = df$high_jump_tests,
  size = 3  # 隐藏层神经元数量
)

• keras包：训练时可以通过sample_weight参数传入权重：

library(keras)
# 构建模型
model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_dense(units = 3, activation = "relu", input_shape = c(2)) %>%
  layer_dense(units = 1)

# 编译模型
model %>% compile(optimizer = "adam", loss = "mse")

# 加权训练
model %>% fit(
  x = df %>% select(max_squat, weight),
  y = df$high_jump_average,
  sample_weight = df$high_jump_tests,
  epochs = 50
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hotbacon