r - terms.formula（公式）中的错误：“。” 在公式中，没有“数据”参数

Question

我正在尝试使用神经网络进行预测。

创建一些 X：

x <- cbind(seq(1, 50, 1), seq(51, 100, 1))

创建 Y：

y <- x[,1]*x[,2]

给他们起个名字

colnames(x) <- c('x1', 'x2')
names(y) <- 'y'

制作data.frame：

dt <- data.frame(x, y)

现在，我得到了错误

model <- neuralnet(y~., dt, hidden=10, threshold=0.01)

terms.formula（公式）中的错误：'。' 在公式中，没有“数据”参数

例如，在 lm（线性模型）中，这是可行的。

Answer 1

正如我的评论所述，这看起来像是 non-exported function 中的错误neuralnet:::generate.initial.variables。作为一种解决方法，只需从 的名称构建一个长公式dt，不包括y，例如

n <- names(dt)
f <- as.formula(paste("y ~", paste(n[!n %in% "y"], collapse = " + ")))
f

## gives
> f
y ~ x1 + x2

## fit model using `f`
model <- neuralnet(f, data = dt, hidden=10, threshold=0.01)

> model
Call: neuralnet(formula = f, data = dt, hidden = 10, threshold = 0.01)

1 repetition was calculated.

        Error Reached Threshold Steps
1 53975276.25     0.00857558698  1967

Answer 2

dt提供一个比上一个答案更简单的替代方案，您可以从using的名称创建一个公式reformulate()：

f <- reformulate(setdiff(colnames(dt), "y"), response="y")

reformulate()不需要使用paste()并自动将术语添加在一起。

Answer 3

扩展公式

f <- formula(terms(f, data= dt))

甚至更短

f <- formula(dt, f)

其中f是公式，dt是数据。

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例如，原始公式可能是：

f <- as.formula("y ~ .")