Question

如果有一个Feed会将100个不同的案例说成neuralnet()包中找到的neuralnet函数，而不会输入它们。

如果数据框中包含colnames(df) = "one","two","three"..."one hundred"

我希望将每列用作神经网络的输入，是否有办法将neuralnet函数应用于此：

nn <- neuralnet(one~two+three+four+five+six+seven+eight...+one hundred, data=df, 
      err.fct = 'sse', linear.output = F, likelihood=T)

没有实际输入所有一百个姓氏。

我尝试过输入：

nn <- neuralnet(one~as.factor(paste(names(df)[-1], collapse="+")) data=df, 
      err.fct = 'sse', linear.output = F, likelihood=T)

并收到错误

Error in model.frame.default(formula.reverse, data) : 
  variable lengths differ (found for 'as.factor(paste(names(df)[-1], collapse="+"))')

Answer 1

可能是一个重复的问题。编辑：@Hong Ooi指出了＆＃34;点解决方案＆＃34;在dta <- data.frame(a=rnorm(10), a2=rnorm(10), a3=rnorm(10)) frm <- as.formula(paste(names(dta)[1], " ~ ", paste(names(dta)[-1], collapse= "+"))) nn <- neuralnet(frm, data=dta, err.fct = 'sse', linear.output = F, likelihood=T)中无效。

maxsplit

在R中将大量数据馈入神经网络功能

1 个答案: