目标是在 R 中为神经网络（多层感知器）运行泊松回归。

我目前正在使用neuralnetR 中的包。

我已阅读是否有使用神经网络显式建模计数数据的 R 包？和使用神经网络的非线性泊松回归：模拟研究。我发现我应该将错误函数更改为err.fct = function(x, y) { -(-x+y*log(x))}（对于泊松）。

代码：

fit <- neuralnet(nclaims ~ age_ph + gender + tar_region + weight + age_car + ptw, data = df, hidden = 1, err.fct = function(x, y) { -(-x+y*log(x))}, act.fct = "logistic").

我知道act.fct = "logistic"在隐藏层中指定了 sigmoid 函数，但是如何更改为输出层中的指数函数？