在R中的Neuronet中使用所有输入变量 [英] Using all Input Variables in neuralnet in R

问题描述

我正在尝试使用nerualnet软件包在R中创建一个简单的神经网络.我没有使用所有784个输入变量，而是使用了.此线程中建议使用类似的代码:使用所有输入变量的神经网络?

但是我收到此错误

> digitnet <- neuralnet(label ~ ., trainingset, hidden = 4)

terms.formula(formula):'.'中的错误在公式中，没有数据" 论点

解决方案

我不知道为什么它不起作用，但是您始终可以使用以下命令:

myform <- as.formula(paste0('label ~ ', 
                             paste(names(trainingset[!names(trainingset) %in% 'label']),
                     collapse = ' + ')))

然后:

digitnet <- neuralnet(myform, trainingset, hidden = 4)

它将使用神经网络模型中的所有784个输入变量.

I'm trying to create a simple Neural Network in R using the nerualnet package. Instead of typing out all 784 input variables I am just using a . like is suggested in this thread: neural network using all input variables?

But I am getting this error

> digitnet <- neuralnet(label ~ ., trainingset, hidden = 4)

Error in terms.formula(formula) : '.' in formula and no 'data' argument

解决方案

I don't know why that doesn't work but you can always use the following:

myform <- as.formula(paste0('label ~ ', 
                             paste(names(trainingset[!names(trainingset) %in% 'label']),
                     collapse = ' + ')))

and then:

digitnet <- neuralnet(myform, trainingset, hidden = 4)

And it will use all 784 input variables in the neural network model.

这篇关于在R中的Neuronet中使用所有输入变量的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！