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条件错误 . 公式（公式）：公式中的'.'并且没有'data'参数

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我想用神经网络进行预测 .

创建一些X：

x <- cbind(seq(1, 50, 1), seq(51, 100, 1))

创建Y：

y <- x[,1]*x[,2]

给他们一个名字

colnames(x) <- c('x1', 'x2')
names(y) <- 'y'

制作data.frame：

dt <- data.frame(x, y)

而现在，我得到了错误

model <- neuralnet(y~., dt, hidden=10, threshold=0.01)

term.formula（公式）中的错误：' . '在公式中没有'数据'参数

例如，在lm（线性模型）中，这是有效的 .

r formula prediction

2 回答

  • 5

    正如我的评论所述，这看起来像是非导出函数 neuralnet:::generate.initial.variables 中的错误 . 作为解决方法，只需从 dt 的名称构建一个长公式，不包括 y ，例如

    n <- names(dt)
f <- as.formula(paste("y ~", paste(n[!n %in% "y"], collapse = " + ")))
f

## gives
> f
y ~ x1 + x2

## fit model using `f`
model <- neuralnet(f, data = dt, hidden=10, threshold=0.01)

> model
Call: neuralnet(formula = f, data = dt, hidden = 10, threshold = 0.01)

1 repetition was calculated.

        Error Reached Threshold Steps
1 53975276.25     0.00857558698  1967
    回复于
  • 44

    提供比上一个答案更简单的替代方法，您可以使用 reformulate() 从名称 dt 创建公式：

    f <- reformulate(setdiff(colnames(dt), "y"), response="y")

    reformulate() 不需要使用 paste() 并自动将这些术语添加到一起 .

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