R语言neuralnet包训练模型后plot绘图不显示且无报错如何解决

• 绘图设备异常
  这是最常见的原因，当前R环境的绘图设备可能被锁定、缓冲区未刷新或处于未激活状态。可以按顺序尝试以下操作：
  1. 先清空所有卡住的绘图设备，运行多次 dev.off() 直到控制台返回null device 1
  2. 打开新的独立绘图窗口再执行绘图：运行 dev.new() 后再执行 plot(nn)
  3. 如果你使用RStudio，检查右侧Plots面板是否被隐藏、缩放比例过小，或点击面板上的左右箭头查看历史绘图，避免输出的图被之前的结果覆盖。
• 神经网络模型未正常收敛
  无报错不代表模型训练成功，neuralnet默认的迭代次数、收敛阈值可能不匹配你的数据，导致最终未生成可用于绘图的完整结构。
  先运行 print(nn) 查看模型输出：如果没有出现error reached threshold的收敛提示，说明训练未完成。可以调整训练参数重新建模：

  nn <- neuralnet(c1 ~ p1 + p2 + m1 +m2 +m3 +m4 +m5 + m6, 
                  data = train_, hidden = c(5, 3), 
                  linear.output = TRUE,
                  stepmax = 1e6, # 增大最大迭代次数，默认是1e5
                  threshold = 0.02) # 适当放宽收敛阈值，默认是0.01
  

• 代码隐性语法错误导致对象异常
  你提供的代码中pr.nn_的赋值语句存在换行错误：加号放在行首会被R识别为独立表达式，不会和前一行拼接，导致变量赋值异常，可能间接影响后续绘图流程。修正该语句：

  # 把加号放在上一行末尾，避免R识别为两条独立语句
  pr.nn_ <- pr.nn$net.result * (max(data$c1) - min(data$c1)) + min(data$c1)
  

• 包版本兼容问题
  本地安装的neuralnet版本和当前R版本存在兼容问题，会导致plot方法失效。可以重装带完整依赖的包再尝试：

  install.packages("neuralnet", dependencies = TRUE)
  library(neuralnet)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Schmeisser