我在运行这个r代码时有问题。我试图使用人工神经网络分类模型来对一个变量和另一个变量进行分类。

Question

这个数据是关于农民风险态度的。利用人工神经网络模型中的风险干旱模型，对风险态度进行分类。

x=data.frame(x$Riskdrought, x$RiskAtt)
colnames(x)=c("Riskdrought", "RiskAtt")
head(x)
#Split the data set x into training and test
s=sample(nrow(x), floor(0.8*nrow(x)))
x.train=x[s, ]
head(x.train)
x.test=x[-s, -2]## does not contain classifier
head(x.test)
x.test.y=x[-s, 2] ## contain the classifier 

head(x.test.y)
nn=neuralnet(RiskAtt~Riskdrought, data =x.train, hidden = 1,
         act.fct = "logistic", linear.output = FALSE)
plot(nn)

##Compute the error rate using test dataset 
pr.test=compute(nn, x.test)

当我想使用测试数据集计算错误率时，它给出了长度为零的误差。虽然我检查了我的x.test，它是好的。

Answer 1

由于从x.test-s-2中排除了一个列，所以它不再是一个dataframe，一个选项是在dataframe中使用3个变量。