model1 <- n# weights: 31 Error in nnet.default(x, y, w, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 2) In addition: Warning message: In nnet.default(x, y, w, ...) : NAs introduced by coercion

这段代码中出现了错误。错误信息提示在调用`nnet.default()`函数时出现了NA/NaN/Inf的值，第二个参数(y)中可能包含了这些值。此外，还有一个警告信息提示在调用`nnet.default()`函数时可能会进行类型转换，导致出现NA值。

建议检查数据集中是否有缺失值、无穷大或非数值的值，并进行相应的处理。可以使用`is.na()`函数和`summary()`函数来检查数据集中是否存在缺失值和异常值。如果确实存在这些值，可以使用`na.omit()`函数或`complete.cases()`函数来删除这些行或列。另外，还可以尝试将数据集中的字符型变量转换为数值型变量，避免出现类型转换错误。

相关问题

gen_wts.py: error: the following arguments are required: -w/--weights解决方法

对于gen_wts.py脚本的错误提示，要解决这个问题，你需要提供-w/--weights参数。这个参数是必需的，所以你需要在运行脚本时指定它。你可以通过在命令行中添加-w或--weights参数后面跟着相应的值来解决这个问题。例如：

python gen_wts.py -w weights_value

请确保替换"weights_value"为你要使用的实际权重值。这样应该能够解决你遇到的错误。

Error in weighted.var(x, w = weights1, unbiased = TRUE) : could not find function "weighted.var"

这个错误提示表明R无法找到名为weighted.var的函数。这是因为weighted.var函数不是R的内置函数，而是属于matrixStats包或stats包中的函数，你需要先加载这个包才能使用它。

如果你想使用matrixStats包中的weighted.var函数，可以使用如下代码加载它：

library(matrixStats)

然后就可以使用weighted.var函数计算加权样本方差了。例如，计算每一行的加权样本方差，可以使用如下代码：

weights <- c(0.1, 0.2, 0.3, 0.3, 0.1)
sample_var <- apply(touzi, 1, function(x) weighted.var(x, w=weights, bias=FALSE))

如果你想使用stats包中的weighted.var函数，可以使用如下代码加载它：

library(stats)

然后也可以使用weighted.var函数计算加权样本方差。需要注意的是，stats包中的weighted.var函数与matrixStats包中的weighted.var函数略有不同，它的参数顺序也不同。例如，计算每一行的加权样本方差，可以使用如下代码：

weights <- c(0.1, 0.2, 0.3, 0.3, 0.1)
sample_var <- apply(touzi, 1, function(x) weighted.var(x, w=weights, unbiased=TRUE))

其中，unbiased参数表示是否使用无偏估计，如果设置为TRUE，则返回无偏估计的加权样本方差。