r语言nnet函数参数

nnet函数是R语言中用于创建神经网络模型的函数，它的常用参数如下：

1. formula：公式，用于指定模型的变量和响应变量。

2. data：数据集，用于训练和测试模型。

3. size：神经网络的层数和每层的节点数。

4. decay：权重衰减参数，用于控制过拟合。

5. maxit：最大迭代次数，用于控制模型训练的终止条件。

6. MaxNWts：最大权重数，用于控制模型的大小。

7. abstol：绝对误差容忍度，用于控制模型训练的终止条件。

8. reltol：相对误差容忍度，用于控制模型训练的终止条件。

9. trace：是否显示迭代过程的详细信息。

10. rang：权重初始化范围，用于控制权重的初始值。

11. entropy：是否使用交叉熵作为损失函数。

以上是nnet函数的常用参数，具体参数的含义和用法可以参考R语言的官方文档。