Коллеги, добрый день. Ищу в интернете форумы, где R и статистика обсуждаются и открываю один и тот же вопрос, который меня очень волнует, где-то да помогут
Я использую Statsoft Statistica 10, и при построении нейронной сети statistica имеет удобные параметры, она отображает лучшие модели, скрин:
http://imgur.com/a/1M11H
а также процент точность для каждой выбранной модели
https://i.stack.imgur.com/jX8WA.png
Возможно ли использование R создать такой же список лучших моделей, что и в Statistica.
например классического примера с Ирисами, собственно как и в статистике
library(neuralnet)
data(iris)
iris$Species <- as.character(with(iris, Species == 'setosa')) # making some binary variable
neuralnet(Species ~ ., data = iris)
cn <- paste(colnames(iris)[1:4], collapse = ' + ')
fo <- as.formula(paste('Species', '~', cn)) # define the formula
neuralnet(fo, data = iris, linear.output=FALSE)

Кто R знает, подскажите, можно ли решить мой вопрос?

Можно. По сути стоит задача сравнения множества моделей, то есть вы просто строите тем или иным способом все свои модели, а затем тем или иным образом извлекаете из модельных объектов всю нужную информацию.

Этот подход уже давно автоматизирован:
1) Пакет caret
2) Пакет mlr
3) Библиотека h2o
4) Наконец, рекомендуемый вариант - пакет pipelearner, про который я буквально только что написал пост. По сравнению с предыдущими пакетами этот позволяет сделать все практически в ручном режиме, то есть в конечном итоге быстрее получить результат именно в желаемом виде.
Графический интерфейс приделать можно, например с помощью shiny, но это уже совсем другая история.