Подскажите с нейросетью Опции

[Fedor_Petuhov]

Здравствуйте, проконсультируйте, пожалуйста. Надеюсь здесь кто-нибудь знает R.
1. Какое минимальное количество наблюдений нужно, чтобы построить нейросеть? У меня 7 независимых переменных и 3 зависимых (все метрические).
Между ними надо найти закономерности. Регрессия не вариант. Что-то КМД слабый.
2. Дело в том, что я работаю на производстве, где добывать данные крайне сложно, вернее дорого, там по-минимуму наблюдений. У меня в наборе всего 5 наблюдений. Есть ли какие-то хитрые способы грамотно и математически обосновано сгенерировать наблюдения для переменных, а уже потом строить нейросеть на них.
Спасибо всем за помощь.

[Fedor_Petuhov]

Тех задание не нужно. Непосредственно по программированию нейросети, сможете подсказать?

У нас 3 независ. пер, 1 пер это класс рецепта и зависимые переменные. Некоторые убрал
Как с помощью функции predict, сделать так, чтобы, если я указал только класс химического состава, то программа показывает наиболее точное соотношение независимых и зависимых переменных?
типа
predict(a,mymodel)

## x1=100
## x2=200
## X3=400
## Y1=101
## y2=102

И да корректно ли так указывать категориальную переменную в зависимых?
mydata <- <path to data>
maxs <- apply(data, 2, max)
mins <- apply(data, 2, min)
scaled <- as.data.frame(scale(mydata, center = mins, scale = maxs - mins))
train_ <- scaled[index,]
test_ <- scaled[-index,]
library(neuralnet)
neuralnet(y1+y2+y3+classvar~x1+x2+x3, infert,
err.fct="ce", linear.output=FALSE, likelihood=TRUE))

[ogurtsov]

neuralnet(y1+y2+y3+classvar~x1+x2+x3, infert,
err.fct="ce", linear.output=FALSE, likelihood=TRUE))

Попробуйте, и нам расскажете.