私はrパッケージニューラルネットにかなり慣れていません。したがって、私が遭遇した問題は「簡単に」解決できる可能性がありますが、まだ成功していません。
次のようなデータフレームがあります (最初の 5 行のみが表示されます)。
var1 var2 var40 var44 var46 var70 var202 var239 var343 var345 var1103
1 5 4 3 5 1 5 4 4 4 NA 3
2 4 2 2 4 4 2 4 2 4 NA 1
3 4 3 4 4 2 4 3 5 3 NA 4
4 4 4 4 4 3 3 5 5 4 NA 4
5 5 1 5 5 5 5 5 1 5 NA 1
var345 には、各行に NA がありません。
これは構造情報です:
'data.frame': 22536 obs. of 11 variables:
$ var1 : num 5 4 4 4 5 4 3 4 4 5 ...
$ var2 : num 4 2 3 4 1 1 4 4 4 5 ...
$ var40 : num 3 2 4 4 5 1 4 3 5 4 ...
$ var44 : num 5 4 4 4 5 1 3 3 5 4 ...
$ var46 : num 1 4 2 3 5 1 3 2 1 2 ...
$ var70 : num 5 2 4 3 5 1 4 4 4 5 ...
$ var202 : num 4 4 3 5 5 1 4 4 5 4 ...
$ var239 : num 4 2 5 5 1 1 4 3 5 4 ...
$ var343 : num 4 4 3 4 5 1 3 4 2 5 ...
$ var345 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ var1103: num 3 1 4 4 1 1 2 NA 4 4 ...
このデータ フレームをトレーニング セット (データの 75%) とテスト セット (データの 25%) に分割すると、残りの変数を予測子として使用して、"var1103" を予測するニューラル ネットワークをトレーニングしようとします。
nn <- neuralnet(var1103~var1+var345+var70+var46+var343+var40+var44+var202+var239+var2,train2, hidden=10, threshold=0.01)
私はこのエラーを取得し続けます:
Error in neurons[[i]] %*% weights[[i]] :
requires numeric/complex matrix/vector arguments
ここで何がうまくいかないのか、それを解決する方法について手がかりを持っている人はいますか? 私にとって、データフレームはかなり単純に見えますが、もちろん間違っている可能性があります。私はすでに変数を因子に変換しようとしました。その結果、同じエラーが発生しました。