我正在尝试建立一个神经网络模型来预测文本的情感。
我有一个包含三列的数据框BDD：
1）有形容词。列的名称为“ ADJ”
2）有名词。列的名称为“ NOUN”
3）如果adj +名词为正，则为1；如果为负，则为-1；如果为中性，则为0。列的名称为“ V3”
BDD除以BDD_train和BDD_test。我成功制作了模型，但问题出在我进行预测时。
这是带有BDD_train的模型的结果：
# weights: 476
initial value 133.618585
iter 10 value 18.334323
iter 20 value 15.922404
iter 30 value 15.823113
iter 40 value 15.816471
iter 50 value 15.811491
iter 60 value 15.811371
iter 60 value 15.811371
iter 60 value 15.811371
final value 15.811371
converged
nn_model <- nnet(V3~.,data = BDD_train,size = 5,decay = 1,linout = TRUE, maxit = 500)
pred2 <- predict(nn_model,newdata = BDD_test)
我的错误消息是：
"Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.omit, xlev = object$xlevels) :
le facteur ADJ a des nouveaux niveaux accommodative, Annual, Apparent, aware, definitive, federal, Good, greater, healthy, Monthly, more"