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R でニューラル ネットワークを操作する方法を学習しようとしています。学習の問題として、Kaggleで次の問題を使用しています。

心配しないでください。この問題は、人々が学習するために特別に設計されたものであり、それに関連する報酬はありません。

私は簡単なロジスティック回帰から始めました。これは足を濡らすのに最適でした。今、私はニューラル ネットワークの操作を学びたいと思っています。私のトレーニング データは次のようになります (列:行):

- survived: 1
- pclass:   3
- sex:      male
- age:      22.0
- sibsp:    1
- parch:    0
- ticket:   PC 17601
- fare:     7.25
- cabin:    C85
- embarked: S

私の最初の R コードは次のようになります。

> net <- neuralnet(survived ~ pclass + sex + age + sibsp +
                   parch + ticket + fare + cabin + embarked, 
                   train, hidden=10, threshold=0.01)

このコード行を実行すると、次のエラーが発生します。

Error in neurons[[i]] %*% weights[[i]] : 
  requires numeric/complex matrix/vector arguments

問題が入力変数の表示方法にあることは理解していますが、これを修正するために何をする必要があるかを理解するにはあまりにも初心者です。誰でも助けることができますか？

ありがとう！

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やみくもにデータをコンピューターに渡す前に、それを確認することをお勧めします。

d <- read.csv("train.csv")
str(d)
# 'data.frame': 891 obs. of  12 variables:
#  $ PassengerId: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
#  $ Survived   : int  0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 ...
#  $ Pclass     : int  3 1 3 1 3 3 1 3 3 2 ...
#  $ Name       : Factor w/ 891 levels "Abbing, Mr. Anthony",..: 109 191 358 277 16 559 520 629 417 581 ...
#  $ Sex        : Factor w/ 2 levels "female","male": 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 ...
#  $ Age        : num  22 38 26 35 35 NA 54 2 27 14 ...
#  $ SibSp      : int  1 1 0 1 0 0 0 3 0 1 ...
#  $ Parch      : int  0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 ...
#  $ Ticket     : Factor w/ 681 levels "110152","110413",..: 524 597 670 50 473 276 86 396 345 133 ...
#  $ Fare       : num  7.25 71.28 7.92 53.1 8.05 ...
#  $ Cabin      : Factor w/ 148 levels "","A10","A14",..: 1 83 1 57 1 1 131 1 1 1 ...
#  $ Embarked   : Factor w/ 4 levels "","C","Q","S": 4 2 4 4 4 3 4 4 4 2 ...
summary(d)

一部の変数は値が多すぎて役に立ちません (少なくとも最初のモデルでは)。名前、チケット、キャビン、およびパッセンジャー ID を削除できます。より意味のある場合は、数値変数 (クラスなど) の一部を因子に変換することもできます。

neuralnet量的変数のみを扱うため、関数を使用して、すべての質的変数 (因子) をバイナリ (「ダミー」) 変数に変換model.matrixできます。これは、R が変換を実行しない非常にまれな状況の 1 つです。

m <- model.matrix( 
  ~ Survived + Pclass + Sex + Age + SibSp + Parch + Fare + Embarked, 
  data = d 
)
head(m)
library(neuralnet)
r <- neuralnet( 
  Survived ~ Pclass + Sexmale + Age + SibSp + Parch + Fare + EmbarkedC + EmbarkedQ + EmbarkedS, 
  data=m, hidden=10, threshold=0.01
)
于 2013-07-03T20:56:31.127 に答える