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neuralnetでモデルを訓練しましたが、結果をExcelで計算する方法を理解しようとしています。パッケージから呼び出すcompute関数を使用すると、すべて正常に動作します。しかし、私はRstudioにF2を使用したソースコードに行き、github pageと機能が動作していないとrelist()機能に停止し、エラーを与える：Error in relist(weights, nrow.weights, ncol.weights) : unused argument (ncol.weights)neuralnet Rの計算機能が再現すると動作しない
私は問題がrelist(）機能だと思いますが、私は知りませんそれを使わないで重みを変換する方法。 neuralnetパッケージには、relist()という独自のバージョンは付属していません。 relist行を無視すると、weightsが正しく変換されなかったため、というエラーが表示されます。私は自分のデータで同じことを試み、同じエラーが発生しました。
library(neuralnet)
normalize <-function(x) {
return((x - min(x))/(max(x) - min(x)))
}
newdf <- Cars93
newdf = na.omit(newdf)
newdf <- newdf[complete.cases(newdf),]
newdf$Cylinders <- as.numeric(levels(newdf$Cylinders))[newdf$Cylinders]
newdf$Horsepower <- normalize(newdf$Horsepower)
newdf$EngineSize <- normalize(newdf$EngineSize)
newdf$Cylinders <- normalize(newdf$Cylinders)
smp_size <- floor(0.75 * nrow(newdf))
set.seed(12)
train_ind <- sample(seq_len(nrow(newdf)), size = smp_size)
train <- newdf[train_ind, ]
test <- newdf[-train_ind, ]
carsNN <- neuralnet(Horsepower ~ Cylinders+EngineSize,
data = train,hidden = c(1))
cars_results = compute(carsNN,test[11:12])
#this is the source code using F2 in RStudio and on github
sourceCodeCompute = function (x, covariate, rep = 1)
{
nn <- x
linear.output <- nn$linear.output
weights <- nn$weights[[rep]]
nrow.weights <- sapply(weights, nrow)
ncol.weights <- sapply(weights, ncol)
weights <- unlist(weights)
if (any(is.na(weights)))
weights[is.na(weights)] <- 0
weights <- relist(weights, nrow.weights, ncol.weights)
length.weights <- length(weights)
covariate <- as.matrix(cbind(1, covariate))
act.fct <- nn$act.fct
neurons <- list(covariate)
if (length.weights > 1)
for (i in 1:(length.weights - 1)) {
temp <- neurons[[i]] %*% weights[[i]]
act.temp <- act.fct(temp)
neurons[[i + 1]] <- cbind(1, act.temp)
}
temp <- neurons[[length.weights]] %*% weights[[length.weights]]
if (linear.output)
net.result <- temp
else net.result <- act.fct(temp)
list(neurons = neurons, net.result = net.result)
}
sourceCodeCompute(carsNN,test[11:12])