ニューラルネットワーク：ニューロン[％]％*％重み[[i]]：数字/複合行列/ベクトル引数が必要

Question

私は自分のデータでニューラルネットワークの方法を試しています。事実はある

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

：：私はオールウェイズメッセージを取得しています

1. 私は自分のデータの一部を含むファイルへのリンクを追加していread.csv を使って自分のデータを読んでいます、役に立ったら嬉しいです https://www.dropbox.com/s/b1btx0cnhmj229p/collineardata0.4%287.2.2017%29.csv?dl=0
2. 私のデータにはNAがありません（私は2回チェックしました）

3. str(data)の結果は：

   'data.frame'：20 ob​​sです。 457変数のうちの1つ： $ X300.5_alinine.sulphate：num 0.351 0.542 0.902 0.656 1 ... $ X300.5_bromocresol.green：num 0.435 0.603 0.749 0.314 0.922 ... $ X300.5_bromophenol.blue：num 0.415 0.662 0.863 0.345 0.784 ... $ X300.5_bromothymol.blue：num 0.2365 0.0343 0.4106 0.3867 0.8037 ... $ X300.5_chlorophenol.red：num 0.465 0.1998 0.7786 0.0699 1 ... $ X300.5_cresol.red：num 0.534 0.311 iが

4. 私は（つまりアイリス）AN異なるデータセットに試みたしたコードを使用model.matrixを行うことを試みている

5. を続け0.678 0.213 0.821 ...それはよかった。

誰でも私のデータ/データの読書に間違いがないかお試しください。

コードは、あなたのコードで間違って複数のものがあります

require(neuralnet) 
require(MASS) 
require(grid) 

require(nnet) 

#READ IN DATA 
data<-read.table("data.csv", sep=",", dec=".", head=TRUE) 
dim(data) 

# Create Vector of Column Max and Min Values 
maxs <- apply(data[,3:459], 2, max) 
mins <- apply(data[,3:459], 2, min) 

# Use scale() and convert the resulting matrix to a data frame 
scaled.data <- as.data.frame(scale(data[,3:459],center = mins, scale = maxs - mins)) 

# Check out results 
print(head(scaled.data,2)) 

#create formula 
feats <- names(scaled.data) 

# Concatenate strings 
f <- paste(feats,collapse=' + ') 
f <- paste('data$Type ~',f) 

# Convert to formula 
f <- as.formula(f) 

f 

#creating neural net 
nn <- neuralnet(f,model,hidden=c(21,15),linear.output=FALSE) 
str(scaled.data) 

apply(scaled.data,2,function(x) sum(is.na(x))) 

Answer 1

です。

1.従属変数に複数の要因がありますType。 neuralnetは数値入力のみを受け付けますので、model.matrixでバイナリマトリックスに変換する必要があります。

y <- model.matrix(~ Type + 0, data = data[,1,drop=FALSE]) 

# fix up names for as.formula 
y_feats <- gsub(" |\\+", "", colnames(y)) 
colnames(y) <- y_feats 

scaled.data <- cbind(y, scaled.data) 

# Concatenate strings 
f <- paste(feats,collapse=' + ') 
y_f <- paste(y_feats,collapse=' + ') 
f <- paste(y_f, '~',f) 

# Convert to formula 
f <- as.formula(f) 

2.Youも、とにかくあなたのscaled.dataneuralnet呼び出しに渡しませんでした。

nn <- neuralnet(f,scaled.data,hidden=c(21,15),linear.output=FALSE) 

この機能は今実行されますが、この問題の範囲を超えて、マルチクラスの問題を調べる必要があります。このパッケージはまっすぐな確率を出力しないので、あなたは慎重でなければなりません。