以下のコードを使用してニューラルネットワークを実行しているときに、私はRが新しく、上記のエラーが発生します。 "neuralnet"ステップと次のエラーが表示され、解決できず、他のスレッドのソリューションが同じではないようです(以下のデータを含む完全な出力レポート): "モデルのエラー変数 'TrainingOutput.Y'のタイプ(リスト)が無効です。model.frame.defaultのエラー.....:変数の無効な型(リスト)
私が間違っている(しかし解決策はありません)最初の列のヘッダーはcsvファイル( "..")には含まれていませんが、奇妙な文字が先行していますが、これには影響があるかどうかは疑問です。 提案がありますか?使用されて
コード:
install.packages('neuralnet') # Install neuralnet
library(neuralnet) # Load neuralnet
#Read Output Data from CSV
TrainingOutput.Y <- read.csv("C:\\data\\OutputData.csv", header = T)
#Read Input Data from CSV
TrainingInput.X <- read.csv("C:\\data\\InputData.csv", header = T)
# Join the columns and coerce to dataframe
head(TrainingInput.X)
head(TrainingOutput.Y)
TrainingSet.XY <- as.data.frame(cbind(TrainingInput.X, TrainingOutput.Y))
head(TrainingSet.XY)
# Train neural network
net.ILB <- neuralnet(TrainingOutput.Y ~ TrainingInput.X,
TrainingSet.XY,
hidden = 1,
threshold = 0.0001)
フル出力レポートは、次のとおりです。
library(neuralnet) # Load neuralnet
#Read Output Data from CSV
TrainingOutput.Y <- read.csv("C:\\data\\OutputData.csv", header = T)
#Read Input Data from CSV
TrainingInput.X <- read.csv("C:\\data\\InputData.csv", header = T)
# Join the columns and coerce to dataframe
head(TrainingInput.X)
# ï..Poot Scharnier Begrenzer Koppeling geleiders totalitems
# 1 0.114 0.036 0.036 0.016 0.016 0.443
# 2 0.025 0.009 0.009 0.008 0.008 0.193
# 3 0.000 0.016 0.016 0.008 0.008 0.123
# 4 0.050 0.017 0.017 0.001 0.001 0.359
# 5 0.070 0.006 0.006 0.004 0.004 0.268
# 6 0.004 0.008 0.008 0.002 0.002 0.061
head(TrainingOutput.Y)
# ï..Hours
# 1 0.66783333333
# 2 0.20643333333
# 3 0.22733566667
# 4 0.65986666667
# 5 0.16406666667
# 6 0.05576666667
TrainingSet.XY <- as.data.frame(cbind(TrainingInput.X, TrainingOutput.Y))
head(TrainingSet.XY)
# ï..Poot Scharnier Begrenzer Koppeling geleiders totalitems ï..Hours
# 1 0.114 0.036 0.036 0.016 0.016 0.443 0.66783333333
# 2 0.025 0.009 0.009 0.008 0.008 0.193 0.20643333333
# 3 0.000 0.016 0.016 0.008 0.008 0.123 0.22733566667
# 4 0.050 0.017 0.017 0.001 0.001 0.359 0.65986666667
# 5 0.070 0.006 0.006 0.004 0.004 0.268 0.16406666667
# 6 0.004 0.008 0.008 0.002 0.002 0.061 0.05576666667
# Train neural network
net.ILB <- neuralnet(TrainingOutput.Y ~ TrainingInput.X,
TrainingSet.XY,
hidden = 1,
threshold = 0.0001)
model.frame.defaultでエラーが発生しました(formula.reverse、データ): 変数 'TrainingOutput.Y'の無効なタイプ(リスト)
お返事ありがとうございますMrFlick、私はあなたが提案した変更を加えましたが、実際には別のエラーが発生しました。式中: – Coolraine
結果:>#電車ニューラルネットワーク > net.ILB < - neuralnet(。時間〜、 + TrainingSet.XY、 +隠された= 1、 +しきい値= 0.0001)terms.formulaで エラー(数式): '。'数式に 'data'引数はありません – Coolraine
@Coole OK。私は自分の答えを更新しました。何らかの理由で、 'neuralnet'関数は他のほとんどのモデリング関数のように' .'構文をサポートしていません。すべての列をリストする必要があります。あなたは 'reformulate(名前(TrainingInput.X)、名前(TrainingInput.Y))'を使ってあなたのための数式を構築することもできます。 – MrFlick