当在neuralnet package -R上得到错误时改变阈值

，可以尝试以下步骤来解决问题：

1. 确定错误类型：首先，需要确定错误的具体类型，例如是什么样的错误信息或错误代码。这有助于更好地理解问题的根源。
2. 检查阈值设置：检查当前的阈值设置是否与问题相关。阈值是神经网络中的一个重要参数，用于决定神经元是否被激活。如果阈值设置不合适，可能会导致错误。
3. 调整阈值：根据错误类型和经验，尝试调整阈值的值。可以尝试不同的阈值设置，以找到最适合的值。这可能需要进行一些试验和调试。
4. 重新训练模型：如果调整阈值后仍然出现错误，可能需要重新训练模型。重新训练模型可以通过调整其他参数或增加训练数据来改善模型的性能。
5. 参考腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与云计算和人工智能相关的产品和服务，可以帮助解决这类问题。例如，腾讯云的AI Lab提供了丰富的人工智能工具和资源，可以用于神经网络的开发和调试。

总结起来，当在neuralnet package -R上得到错误时改变阈值，需要仔细检查阈值设置，并根据错误类型和经验进行调整。如果问题仍然存在，可以考虑重新训练模型或借助腾讯云的相关产品和服务来解决问题。