Lavorare con neuralnet in R per la prima volta: ottenere "richiede argomenti di matrice/vettore numerici/complessi"

Question

Sto tentando di imparare a lavorare con le reti neurali in R. Come problema di apprendimento, ho utilizzato following problemKaggle:

Non preoccuparti, questo problema è progettato specificamente per le persone con cui imparare, non c'è alcun premio legato ad esso.

Ho iniziato con una semplice regressione logistica, che è stata ottima per bagnarmi i piedi. Ora mi piacerebbe imparare a lavorare con le reti neurali. I miei dati formazione si presenta così (Colonna: Riga):

- survived: 1 
- pclass: 3 
- sex:  male 
- age:  22.0 
- sibsp: 1 
- parch: 0 
- ticket: PC 17601 
- fare:  7.25 
- cabin: C85 
- embarked: S 

Il mio codice di partenza R è simile al seguente:

> net <- neuralnet(survived ~ pclass + sex + age + sibsp + 
        parch + ticket + fare + cabin + embarked, 
        train, hidden=10, threshold=0.01) 

Quando eseguo questa riga di codice ottengo il seguente errore:

Error in neurons[[i]] %*% weights[[i]] : 
    requires numeric/complex matrix/vector arguments 

Capisco che il problema è nel modo in cui sto presentando le mie variabili di input, ma sono troppo novizio per capire cosa devo fare per correggere questo. Qualcuno può aiutare?

Grazie!

Answer 1

Prima di dare ciecamente i dati al computer, è una buona idea di vedere le cose:

d <- read.csv("train.csv") 
str(d) 
# 'data.frame': 891 obs. of 12 variables: 
# $ PassengerId: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 
# $ Survived : int 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 ... 
# $ Pclass  : int 3 1 3 1 3 3 1 3 3 2 ... 
# $ Name  : Factor w/ 891 levels "Abbing, Mr. Anthony",..: 109 191 358 277 16 559 520 629 417 581 ... 
# $ Sex  : Factor w/ 2 levels "female","male": 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 ... 
# $ Age  : num 22 38 26 35 35 NA 54 2 27 14 ... 
# $ SibSp  : int 1 1 0 1 0 0 0 3 0 1 ... 
# $ Parch  : int 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 ... 
# $ Ticket  : Factor w/ 681 levels "110152","110413",..: 524 597 670 50 473 276 86 396 345 133 ... 
# $ Fare  : num 7.25 71.28 7.92 53.1 8.05 ... 
# $ Cabin  : Factor w/ 148 levels "","A10","A14",..: 1 83 1 57 1 1 131 1 1 1 ... 
# $ Embarked : Factor w/ 4 levels "","C","Q","S": 4 2 4 4 4 3 4 4 4 2 ... 
summary(d) 

Alcune delle variabili hanno troppi valori per essere utile (almeno nel primo modello): è possibile rimuovere il nome, il biglietto, la cabina e il passeggero. Potresti anche voler trasformare alcune delle variabili numeriche (ad esempio, classe), in fattori, se è più significativo.

Dal neuralnet si occupa solo con variabili quantitative, è possibile convertire tutte le variabili qualitative (fattori) a variabili binarie ("fittizi"), con la funzione di model.matrix - è una delle situazioni molto rare in quale R non esegue la trasformazione per te.

m <- model.matrix( 
    ~ Survived + Pclass + Sex + Age + SibSp + Parch + Fare + Embarked, 
    data = d 
) 
head(m) 
library(neuralnet) 
r <- neuralnet( 
    Survived ~ Pclass + Sexmale + Age + SibSp + Parch + Fare + EmbarkedC + EmbarkedQ + EmbarkedS, 
    data=m, hidden=10, threshold=0.01 
) 

Answer 2

Messaggio di errore "richiede argomenti a matrice/vettore numerico/complesso" quando si hanno variabili fattore o carattere nei dati.

Ci sono tre modi per risolvere questo problema:

1. eliminare la variabile
2. Se la variabile è un fattore ordinata, utilizzare integer invece.
3. Se la variabile è un carattere, trasformarlo in fattore e quindi in variabile fittizia.

È possibile utilizzare model.matrix() menzionato in precedenza o la funzione class.ind() dal pacchetto nnet per trasferire il fattore nella variabile dummy.