model.frame.default .....中的錯誤：變量的無效類型（列表）

Question

我是R的新手，在運行帶有下面代碼的神經網絡時出現上述錯誤。 直到「神經網絡」步驟和下面的錯誤顯示出來，我無法解決，其他線程中的解決方案似乎並不相同（包括以下數據的完整輸出報告）： 「模型中的錯誤.frame.default（formula.reverse，data）： 變量'TrainingOutput.Y'的無效類型（列表）「

我看到的唯一錯誤（但沒有解決方案）是第一列的標題前面是奇怪的字符，儘管它們不在csv文件中（「ï..」） - 但我懷疑這是否有效。 有什麼建議嗎？

代碼被使用：

install.packages('neuralnet') # Install neuralnet 
library(neuralnet)    # Load neuralnet 
#Read Output Data from CSV 
TrainingOutput.Y <- read.csv("C:\\data\\OutputData.csv", header = T) 
#Read Input Data from CSV 
TrainingInput.X <- read.csv("C:\\data\\InputData.csv", header = T) 
# Join the columns and coerce to dataframe 
head(TrainingInput.X) 
head(TrainingOutput.Y) 
TrainingSet.XY <- as.data.frame(cbind(TrainingInput.X, TrainingOutput.Y)) 
head(TrainingSet.XY) 
# Train neural network 
net.ILB <- neuralnet(TrainingOutput.Y ~ TrainingInput.X, 
        TrainingSet.XY, 
        hidden = 1, 
        threshold = 0.0001) 

完整輸出報告是：

library(neuralnet)    # Load neuralnet 
#Read Output Data from CSV 
TrainingOutput.Y <- read.csv("C:\\data\\OutputData.csv", header = T) 
#Read Input Data from CSV 
TrainingInput.X <- read.csv("C:\\data\\InputData.csv", header = T) 
# Join the columns and coerce to dataframe 
head(TrainingInput.X) 
# ï..Poot Scharnier Begrenzer Koppeling geleiders totalitems 
# 1 0.114  0.036  0.036  0.016  0.016  0.443 
# 2 0.025  0.009  0.009  0.008  0.008  0.193 
# 3 0.000  0.016  0.016  0.008  0.008  0.123 
# 4 0.050  0.017  0.017  0.001  0.001  0.359 
# 5 0.070  0.006  0.006  0.004  0.004  0.268 
# 6 0.004  0.008  0.008  0.002  0.002  0.061 
head(TrainingOutput.Y) 
#  ï..Hours 
# 1 0.66783333333 
# 2 0.20643333333 
# 3 0.22733566667 
# 4 0.65986666667 
# 5 0.16406666667 
# 6 0.05576666667 
TrainingSet.XY <- as.data.frame(cbind(TrainingInput.X, TrainingOutput.Y)) 
head(TrainingSet.XY) 
# ï..Poot Scharnier Begrenzer Koppeling geleiders totalitems  ï..Hours 
# 1 0.114  0.036  0.036  0.016  0.016  0.443 0.66783333333 
# 2 0.025  0.009  0.009  0.008  0.008  0.193 0.20643333333 
# 3 0.000  0.016  0.016  0.008  0.008  0.123 0.22733566667 
# 4 0.050  0.017  0.017  0.001  0.001  0.359 0.65986666667 
# 5 0.070  0.006  0.006  0.004  0.004  0.268 0.16406666667 
# 6 0.004  0.008  0.008  0.002  0.002  0.061 0.05576666667 
# Train neural network 
net.ILB <- neuralnet(TrainingOutput.Y ~ TrainingInput.X, 
         TrainingSet.XY, 
         hidden = 1, 
         threshold = 0.0001) 

錯誤model.frame.default（formula.reverse，數據）： 變量'TrainingOutput.Y'的無效類型（列表）

Answer 1

您不應該在公式中傳遞data.frames。此外，您將要查看這些怪異字符來自變量名稱的位置。這看起來不正確。 （也許你的CSV有一個字節順序標記？不知道是什麼編碼可能。）你可以在「乾淨」的有

names(TrainingInput.X)[1]<-"Poot" 
names(TrainingOutput.Y)[1]<-"Hours" 

，然後名字你的神經網絡電話應該是這樣的

net.ILB <- neuralnet(Hours ~ Poot + Scharnier + Begrenzer + Koppeling + geleiders + totalitems, 
         TrainingSet.XY, 
         hidden = 1, 
         threshold = 0.0001)' 

該公式表示我們希望根據TrainingSet.XY data.frame中的所有其他列對Hours進行建模。