x-y中的R误差：非共形阵列

我试图用以下数据集（小部分）在R中训练神经网络

如果我尝试像上面那样对一小部分数据执行此操作，则代码会起作用，但如果我获取更多数据，则

neuralnet（）

会给出错误：

Neuralnet error Error in x - y : non-conformable arrays. 

这个错误意味着什么？我如何修复它

代码：

---

trainingsoutput我刚刚遇到了相同的问题，当我从预测器中删除任何NAN（或用一些正常的默认值替换它们）时，它似乎已被修复。
错误消息描述：
短语
适形阵列
是线性代数术语，用于“可以合理地一起操作的阵列”。R中的裸星号运算符（以及（
+
-

和

/

）运算符逐元素进行乘法，也称为逐元素乘法。它们可以是不同的方向，但长度必须相同

如何在R中重现此错误： 两个矩阵或向量之间的星号运算符必须具有兼容的维度：

要解决上述问题，请确保矩阵具有兼容的尺寸： 印刷品：

     [,1]
[1,]    1
[2,]    4
[3,]    9

再现此错误的其他方法：

---

你能描述一下你是如何做到这一点的吗？我的预测变量中没有NAN或NAs，我仍然得到相同的错误。

trainingsoutput <- AllData$PartialPrepay
trainingdata <- cbind(AllData$LEEFTIJD, AllData$MEDSAL2, AllData$rate5Y,
                      AllData$CRate, AllData$SavRate, trainingsoutput)
dimnames(trainingdata) <- list(NULL, 
                               c("Age","Salary","Mortrate","Clientrate", 
                                 "Savrate","PartialPrate"))

nn <- neuralnet(PartialPrate ~ Age + Salary + Mortrate + Clientrate + Savrate,
                data = trainingdata ,hidden=3, err.fct="sse", threshold=0.01)

x = matrix(c(1, 2, 3))         #has dimension 3 1
y = matrix(c(1, 2))            #has dimension 2 1
e = x * y                      #Error in x * y : non-conformable arrays
e

x = matrix(c(1, 2, 3))
y = matrix(c(c(1, 2, 3)))
e = x * y
e

     [,1]
[1,]    1
[2,]    4
[3,]    9

matrix(1,2,3)    + matrix(1,2)       #Error, non-conformable arrays
matrix(1:6)      / matrix(1:5)       #Error, non-conformable arrays
matrix(c(1,2))   / matrix(5)         #Error, non-conformable arrays
matrix(c(1,2,3)) * matrix(c(1,2))    #Error, non-conformable arrays
matrix(c(1,2))   * matrix(c(1))      #Error, non-conformable arrays
matrix(c(1,2))   * matrix(1)         #Error, non-conformable arrays