Question

我使用R的Caret包来训练多层感知器（mlpML）模型。

我尝试做的是转发功能消除技术，并了解mlpML模型如何针对不同数量的功能执行。

这就是为什么我在循环中训练mlpML模型的原因，其中每次迭代，添加一个新功能并将其输入模型。

这是我得到的错误 -

Error: Please use column names for `x`

这是我的代码 -

ig_features <- c("F1", "F2", "F3", "F4", "F5")

library(caret)

x_features <- c()

for (i in ig_features) {

  x_features <- c(x_features, i)
  y_features <- c("Status")

  #------------------------------------------ Building Model ---------------------------------------------------
  set.seed(1234)

  mlp_grid = expand.grid(layer1 = 10,
                         layer2 = 10,
                         layer3 = 10)

  mlp_fit = caret::train(x = TRAIN[,x_features], 
                         y = TRAIN[,y_features],
                         method = "mlpML",
                         preProc =  c('center', 'scale', 'knnImpute', 'pca'),
                         trControl = trainControl(method = "cv", verboseIter = TRUE, returnData = FALSE),
                         tuneGrid = mlp_grid)

  #------------------------------------------ Prediction & Evaluation -----------------------------------------
  predictions <- predict(mlp_fit, newdata=TEST[,x_features])

  cat("Accuracy:",confusionMatrix(predictions, 
                                  PARKINSON_TRAIN$Status, 
                                  dnn = c("Prediction", "Actual"), 
                                  positive="1")$overall[[1]],"\n")
}

Answer 1

您缺少x的列名，在本例中为TRAIN[,x_features]。请参阅?caret::train文档，其中说明：

x：对于默认方法，x是一个对象，其中样本是行和功能在列中。这可以是一个简单的矩阵，数据框架或其他类型（例如稀疏矩阵）但必须具有列名（请参阅详情如下）。

R（Caret） - 训练时出错＆＃34; mlpML＆＃34;循环模型

1 个答案: