条款错误。公式（公式）：'。'在公式中没有'数据'参数

Question

我想用神经网络进行预测。

创建一些X：

x <- cbind(seq(1, 50, 1), seq(51, 100, 1))

创建Y：

y <- x[,1]*x[,2]

给他们一个名字

colnames(x) <- c('x1', 'x2')
names(y) <- 'y'

制作data.frame：

dt <- data.frame(x, y)

现在，我收到了错误

model <- neuralnet(y~., dt, hidden=10, threshold=0.01)

  术语中的

错误。公式（公式）：'。'在公式中没有'数据'   参数

例如，在lm（线性模型）中，这是有效的。

Answer 1

正如我的评论所述，这看起来像是非导出函数neuralnet:::generate.initial.variables中的错误。作为一种解决方法，只需使用dt的名称构建一个长公式，不包括y，例如

n <- names(dt)
f <- as.formula(paste("y ~", paste(n[!n %in% "y"], collapse = " + ")))
f

## gives
> f
y ~ x1 + x2

## fit model using `f`
model <- neuralnet(f, data = dt, hidden=10, threshold=0.01)

> model
Call: neuralnet(formula = f, data = dt, hidden = 10, threshold = 0.01)

1 repetition was calculated.

        Error Reached Threshold Steps
1 53975276.25     0.00857558698  1967

Answer 2

提供比上一个答案更简单的替代方法，您可以使用dt从reformulate()的名称创建公式：

f <- reformulate(setdiff(colnames(dt), "y"), response="y")

reformulate()不需要使用paste()并自动将这些条款一起添加。