R语言代码iris_data <- read.csv('iris.csv') iris_data set.seed(123) train <- sample(nrow(iris_data),0.5*nrow(iris_data)) train_data <- iris_data[train,] test_data <- iris_data[-train,] library(neuralnet) model <- neuralnet(variery ~ sepal.length + sepal.width +petal.length + petal.width,data=train_data,hidden=2,linear.output=FALSE) plot(model)出现Error in eval(predvars, data, env): object 'variery' not found怎么修改
时间: 2023-11-29 19:04:03 浏览: 36
根据报错信息,你的代码中出现了 `variery` 变量未定义的问题,应该是你想使用 `variety` 变量。因此,你需要修改 `neuralnet` 函数中的参数,将 `variery` 更改为 `variety`。修改后的代码如下:
```
iris_data <- read.csv('iris.csv')
set.seed(123)
train <- sample(nrow(iris_data),0.5*nrow(iris_data))
train_data <- iris_data[train,]
test_data <- iris_data[-train,]
library(neuralnet)
model <- neuralnet(variety ~ sepal.length + sepal.width + petal.length + petal.width, data=train_data, hidden=2, linear.output=FALSE)
plot(model)
```
请注意,如果你的数据文件名不是 `iris.csv`,则需要将 `read.csv` 函数中的文件名更改为你的文件名。
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请将以下代码:model1 <- train(data_train, y1_train, method="lm", trControl=ctrl) model2 <- train(data_train, y2_train, method="lm", trControl=ctrl) model3 <- train(data_train, y3_train, method="lm", trControl=ctrl)。参照以下代码改写:trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train)
以下是参照你给出的代码改写后的代码:
```
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = split, list = FALSE)
data_train <- iris[trainIndex, ]
data_test <- iris[-trainIndex, ]
model1 <- train(y1_train ~ ., data = data_train, method = "lm", trControl = ctrl)
model2 <- train(y2_train ~ ., data = data_train, method = "lm", trControl = ctrl)
model3 <- train(y3_train ~ ., data = data_train, method = "lm", trControl = ctrl)
```
这里使用了 `createDataPartition()` 函数来将数据集划分为训练集和测试集。然后使用 `train()` 函数来训练三个线性回归模型,其中 `y1_train`, `y2_train`, 和 `y3_train` 分别是三个不同的响应变量。这个例子中使用的是 `train()` 函数,而不是 `NaiveBayes()` 函数,因为它是用于训练线性回归模型的。
R语言中替换掉ch[k] <- cluster.stats(iris_data, km$cluster)$ch中的cluster.stats函数
要替换掉R语言中的cluster.stats函数,您需要编写自己的函数,实现与cluster.stats相同的功能,并将其应用于ch[k]中。以下是一个示例函数,它计算k-means聚类的Calinski-Harabasz指数:
```
calinski_harabasz <- function(data, clusters) {
# 计算簇内平均距离
within_ss <- sum(sapply(unique(clusters), function(i) {
mean(dist(data[clusters == i,]))^2
}))
# 计算簇间平均距离
between_ss <- sum(sapply(unique(clusters), function(i) {
n_i <- sum(clusters == i)
mean(dist(data[clusters != i,][1:n_i,]))^2
}))
# 计算Calinski-Harabasz指数
ch <- (between_ss / within_ss) * ((sum(table(clusters)) - length(unique(clusters))) / (length(unique(clusters)) - 1))
return(ch)
}
```
要将此函数应用于ch[k]中,只需将cluster.stats替换为calinski_harabasz:
```
ch[k] <- calinski_harabasz(iris_data, km$cluster)
```