немасштабирование прогнозируемых значений Ошибка: dim (X) должен иметь положительную длину - PullRequest
Новая
       9

немасштабирование прогнозируемых значений Ошибка: dim (X) должен иметь положительную длину

0 голосов
/ 04 декабря 2018

после применения нейронной сети, используя код, упомянутый ниже: 

library("neuralnet")
str(dataset)
      'data.frame':   200000 obs. of  5 variables:
 $ SessionID: int  6614541 6699402 2711754 2794608 1679842 10966339 596782 6783354 3047007 1634546 ...
 $ Timestamp: num  1406139992 1406310567 1400440938 1400465204 1398382972 ...
 $ ItemID   : int  214848330 214711205 214835019 214835747 214820201 214745317 214586983 214708404 214600492 214840740 ...
 $ Category : num  999 0 0 0 0 3 0 0 0 0 ...
 $ Class    : int  1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 ...

 set.seed(123)
 smp_size <- floor(0.70 * nrow(dataset))
  train_ind <- sample(seq_len(nrow(dataset)), size = smp_size)
  trainset <- dataset[train_ind, ]
 testset <- dataset[-train_ind, ]
scaled <- as.data.frame(scale(dataset))
  trainNN = scaled[train_ind , ]
 testNN = scaled[-train_ind , ]
 creditnet <- neuralnet(Class ~  SessionID + Timestamp + ItemID + Category, trainNN,hidden = 2, lifesign = "minimal",linear.output = FALSE, threshold = 0.1, act.fct="tanh", stepmax=1e+07)
 temp_test <- subset(testNN, select = c("SessionID", "Timestamp", "ItemID", "Category"))
 creditnet.results <- compute(creditnet, temp_test)
pr<- creditnet.results

, когда я пытаюсь отменить прогнозируемое значение, или появится следующая ошибка 

> df_original <- as.data.frame(t(apply(pr, 1, function(x) (x * attr(pr, 'scaled:scale') + attr(pr, 'scaled:center')))))
Error in apply(pr, 1, function(x) (x * attr(pr, "scaled:scale") + attr(pr,  : 
  dim(X) must have a positive length

Как преодолетьэта ошибка?Спасибо за помощь!

...