Question

我正在尝试学习在R中使用神经网络。作为一个学习问题，我一直在following problem使用Kaggle：

别担心，这个问题是专为人们学习而设计的，没有任何奖励。

我从一个简单的逻辑回归开始，这非常适合我的脚。现在我想学习使用神经网络。我的训练数据如下所示（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

我的起始R代码如下所示：

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

当我运行这行代码时，我收到以下错误：

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

我知道问题出在我呈现输入变量的方式上，但是我太过于理解我需要做些什么才能纠正这个问题。有人可以帮忙吗？

谢谢！

Answer 1

在盲目地将数据提供给计算机之前，看看它是个好主意：

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)

某些变量的值太多而无用（至少在你的第一个模型中）：你可以删除名称，票，舱和passengerId。您可能还想将一些数值变量（例如，类）转换为因子，如果它更有意义。

由于neuralnet仅处理定量变量，你可以转换所有的定性变量（因子）使用model.matrix函数的二进制（“虚拟”）变量 - 这是非常罕见的情况之一其中R没有为你执行转换。

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
)

Answer 2

当您的数据中包含因子或字符变量时，会出现错误消息“需要数字/复杂矩阵/向量参数”。

有三种方法可以解决这个问题：

删除变量
如果变量是有序因子，请改用整数。
如果变量是字符，则将其转换为factor，然后转换为虚拟变量。

您可以使用上面提到的model.matrix（）或者来自nnet包的class.ind（）函数将因子转换为虚拟变量。

首次在R中使用神经网络：得到“需要数字/复杂矩阵/向量参数”

2 个答案: