神经网络:R中的Garson算法

Garson算法是一种用于评估人工神经网络（ANN）中特征重要性的方法，特别是在径向基函数神经网络（RBFNN）中。它通过分析网络中隐藏层节点的输出权重来识别对模型预测性能影响最大的特征。

R中实现Garson算法的基本步骤

1. 数据准备：首先，需要准备用于训练神经网络的数据集。
2. 构建RBFNN模型：使用R中的相关包（如caret、rbf等）构建RBFNN模型。
3. 训练模型：使用训练数据集训练RBFNN模型。
4. 计算特征重要性：利用Garson算法计算每个特征的重要性。

R中常用的机器学习包

• caret：提供了一套全面的工具集，用于数据分割、模型训练和评估。
• nnet：用于构建和训练前馈神经网络。

通过上述步骤和工具，您可以在R中有效地实现和应用Garson算法来评估神经网络中特征的重要性。