将大量数据输入R中的neuralnet函数_R_Neural Network_Conv Neural Network

将大量数据输入R中的neuralnet函数

r neural-network

将大量数据输入R中的neuralnet函数,r,neural-network,conv-neural-network,R,Neural Network,Conv Neural Network,如何将100个不同的案例输入到neuralnet包中的neuralnet（）函数中，而不进行恶意输入如果存在colnames（df）=“一”、“二”、“三”…“一百”的数据帧我想用每一列作为神经网络的输入，有没有办法应用neuralnet函数： nn <- neuralnet(one~two+three+four+five+six+seven+eight...+one hundred, data=df, err.fct = 'sse', linear.output = F

如何将100个不同的案例输入到

neuralnet

包中的

neuralnet（）

函数中，而不进行恶意输入

如果存在

colnames（df）=“一”、“二”、“三”…“一百”的数据帧

我想用每一列作为神经网络的输入，有没有办法应用

neuralnet

函数：

nn <- neuralnet(one~two+three+four+five+six+seven+eight...+one hundred, data=df, 
      err.fct = 'sse', linear.output = F, likelihood=T)

这可能是一个重复的问题。编辑：@Hong Ooi指出“点解决方案”在

neuralnet（）

中不起作用

dta使用点<谢谢。对不起，如果复制品找不到任何类似的东西。如果你这样做了，请让我知道，并将删除我只记得在这里学习点：D我不介意。它对您有效吗？收到错误消息：error in terms.formula（formula）：“.”在formula中，没有“data”参数
您是否遗漏了data=df规范？我做了一个编辑并提供了一个简单的例子。neuralnet软件包处理公式的方式非常糟糕。这就是圆点不起作用的原因。
nn <- neuralnet(one~as.factor(paste(names(df)[-1], collapse="+")) data=df, 
      err.fct = 'sse', linear.output = F, likelihood=T)

Error in model.frame.default(formula.reverse, data) : 
  variable lengths differ (found for 'as.factor(paste(names(df)[-1], collapse="+"))')

dta <- data.frame(a=rnorm(10), a2=rnorm(10), a3=rnorm(10))
frm <- as.formula(paste(names(dta)[1], " ~ ", paste(names(dta)[-1], collapse= "+")))
nn <- neuralnet(frm, data=dta, err.fct = 'sse', linear.output = F, likelihood=T)