왜 내 neuralnet 기능이 작동하지 않 내 프로그램입니까?

Question 1

오류가 발생 Error in eval(predvars, data, env) : object 'B' not found에,나는 확실하지 않은 방법이 라인:

nn <- neuralnet(B+M~ area+texture+smoothness, data=cancertrain, hidden=3,

B+M 은 두 개의 잠재적인 가치,양성 중 하나는 악성,그리고 세 가지 특성이 있는 더 많은 영향을 미치는 결정은 지역,질감과 부드러움입니다. 나는 가정하기가 매개변수 함수에서 neuralnet 수행 잘못을 알고 있나? 여기에 암 데이터 집합 에 공공 구글 스프레드시트에서도 합니다.

library(neuralnet)
library(ISLR) 
library(rpart)
library(rpart.plot)
library(caTools)
library(random)

#setwd("**change to your working directory**")
data <- read.csv("WDBC.csv", header=T)
#head(data)

cancer.dataset <- data
  
#according to previous models and studies, area, texture, and smoothness are the
#attributes with the highest relevance to the diagnosis of benign or malignant
cancer.dataset$b <- cancer.dataset$Diagnosis == "B"
cancer.dataset$m = cancer.dataset$Diagnosis == "M"
cancer.dataset$area <- cancer.dataset$Diagnosis == "area"
cancer.dataset$texture = cancer.dataset$Diagnosis == "texture"
cancer.dataset$smoothness = cancer.dataset$Diagnosis == "smoothness"

cancerdata <- data.frame(cancer.dataset$Diagnosis, cancer.dataset$texture, cancer.dataset$smoothness, cancer.dataset$area)
cancerdata

train <- sample(x = nrow(cancerdata), size = nrow(cancerdata)*0.5)
train

cancertrain <- cancer.dataset[train,]
cancervalid <- cancer.dataset[-train,]
print(nrow(cancertrain))
print(nrow(cancervalid))
nn <- neuralnet(B+M~ area+texture+smoothness, data=cancertrain, hidden=3,  
                rep = 2, err.fct = "ce", linear.output = F, lifesign = "minimal", stepmax = 10000000)

이 예제는 올바른 의해 주어진 교수 처럼 사용하는 표준 Iris 데이터 집합,나는 확실하지 않으면 나는 내추는 방법에 따라 이 중 하나는이 이루어집니다:

iris.dataset$setosa <- iris.dataset$Species=="setosa"
iris.dataset$virginica = iris.dataset$Species == "virginica"
iris.dataset$versicolor = iris.dataset$Species == "versicolor"
train <- sample(x = nrow(iris.dataset), size = nrow(iris)*0.5)
train
iristrain <- iris.dataset[train,]
irisvalid <- iris.dataset[-train,]
print(nrow(iristrain))
print(nrow(irisvalid))
nn <- neuralnet(setosa+versicolor+virginica ~ Sepal.Length + Sepal.Width, data=iristrain, hidden=3,  
                rep = 2, err.fct = "ce", linear.output = F, lifesign = "minimal", stepmax = 10000000)

plot(nn, rep="best")

Question 2

다음을 사용할 수 있습니다 코드

library(neuralnet)
library(ISLR) 
library(caTools)
library(random)

#setwd("**change to your working directory**")
data <- read.csv("WDBC.csv", header=T)
head(data)

#Select the important variables
cancerdata <- subset(data, select = c(Diagnosis, texture, smoothness, area))
head(cancerdata) 

train <- sample(x = nrow(cancerdata), size = nrow(cancerdata)*0.5)

cancertrain <- cancerdata[train,]
cancervalid <- cancerdata[-train,]
print(nrow(cancertrain))
print(nrow(cancervalid))

nn <- neuralnet(Diagnosis ~ area+texture+smoothness, data=cancertrain, hidden=3,  
                rep = 2, err.fct = "ce", linear.output = F, lifesign = "minimal", stepmax = 10000000)

plot(nn, rep="best")

Bappa Das · Answer 1 · 2021-11-20T05:53:29

다음을 사용할 수 있습니다 코드

library(neuralnet)
library(ISLR) 
library(caTools)
library(random)

#setwd("**change to your working directory**")
data <- read.csv("WDBC.csv", header=T)
head(data)

#Select the important variables
cancerdata <- subset(data, select = c(Diagnosis, texture, smoothness, area))
head(cancerdata) 

train <- sample(x = nrow(cancerdata), size = nrow(cancerdata)*0.5)

cancertrain <- cancerdata[train,]
cancervalid <- cancerdata[-train,]
print(nrow(cancertrain))
print(nrow(cancervalid))

nn <- neuralnet(Diagnosis ~ area+texture+smoothness, data=cancertrain, hidden=3,  
                rep = 2, err.fct = "ce", linear.output = F, lifesign = "minimal", stepmax = 10000000)

plot(nn, rep="best")

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