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nnetデータセットのテストが R ニューラル ネットワーク (パッケージ)で機能しない理由がわかりません。

同様の構造を持つ 2 つのデータセットがあります - トレーニング ( trainset、17 ケース) と予測 ( testset、9 ケース) です。各データセットには列があります: Age、Gender、Height、Weight。テスト データセットでは、ageは不明です ( NaN)。

トレーニングの式は、以下で正常に取得されます。

library(nnet)
trainednetwork<-nnet(age~gender+emLength+action5cnt,trainset, size=17)

とにかく、コードの次の文字列で予測にテスト データセットを使用しようとすると、

prediction<-predict(trainednetwork,testset)

間違え"No component terms, no attribute"ます。誰でも助けることができますか？

データ (dput()関数で取得):

  • testset:

    structure(list(
    age = c(NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, 
        NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), 
    gender = structure(
        c(2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L), 
        .Label = c("f", "m"), 
        class = "factor"), 
    Height= c(9L, 11L, 9L, 11L, 9L, 11L, 9L, 11L, 9L), 
    Weight= c(1L, 41L, 2L, 1L, 2L, 29L, 12L, 6L, 12L)), 
    .Names = c("age", "gender", "Height", "Weight"), 
    class = "data.frame", 
    row.names = c(NA, 9L))

  • trainset:

    structure(list(
    age = c(43L, 35L, 22L, 28L, 20L, 47L, 41L, 23L, 
        42L, 27L, 22L, 60L, 62L, 47L, 42L, 26L, 54L), 
    gender = structure(
        c(2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
            2L, 2L, 2L, 2L, 2L), 
        .Label = c("f", "m"), 
        class = "factor"), 
    Height= c(7L, 9L, 11L, 11L, 11L, 9L, 11L, 9L, 23L, 9L, 
        9L, 9L, 10L, 7L, 7L, 11L, 7L), 
    Weight= c(2L, 2L, 9L, 9L, 28L, 8L, 6L, 3L, 1L, 2L, 40L, 
        1L, 9L, 1L, 7L, 4L, 35L)), 
    .Names = c("age", "gender", "Height", "Weight"), 
    class = "data.frame", 
    row.names = c(NA, 17L))
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