Как создать модель нейронной сети В смешанном типе данных в R с использованием нескольких фиктивных переменных - PullRequest
Новая
       36

Как создать модель нейронной сети В смешанном типе данных в R с использованием нескольких фиктивных переменных

0 голосов
/ 14 марта 2020

У меня есть набор данных из 10 переменных, где 4 переменные являются непрерывными, а 6 - категориальными. Зависимая переменная также является категориальной переменной со значениями «Да» или «Нет». Я понимаю, что нам нужно создать фиктивные переменные для категориальных переменных. Но как я могу создать модель нейронной сети в R, используя функцию neura lnet с этими фиктивными переменными и непрерывными переменными?

1 Ответ

0 голосов
/ 15 марта 2020

Вы можете использовать dummyVars из каретки, ниже приведен пример, где я преобразую некоторые непрерывные переменные в категориальные: 

library(neuralnet)
library(caret)
library(MASS)

data=MASS::Pima.te
data$glu = cut(data$glu,breaks=4,labels=1:4)
data$bmi = cut(data$bmi,breaks=3,labels=1:3)

dummy_model = dummyVars(type~.,data=data)
mat2 = data.frame(type=data$type,predict(dummy_model,data))

head(mat2)
  type npreg glu.1 glu.2 glu.3 glu.4 bp skin bmi.1 bmi.2 bmi.3   ped age
1  Yes     6     0     0     1     0 72   35     1     0     0 0.627  50
2   No     1     1     0     0     0 66   29     1     0     0 0.351  31
3   No     1     1     0     0     0 66   23     1     0     0 0.167  21
4  Yes     3     1     0     0     0 50   32     1     0     0 0.248  26
5  Yes     2     0     0     0     1 70   45     1     0     0 0.158  53



fit2 = neuralnet(type~.,data=mat2)
...