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当电子表格用作培训和validation数据时，neural network工具箱前馈networking发出“输出<variables>未分配”错误

我正在尝试创build一个可以适合一组财务数据的前馈networking。 财务数据以Excel电子表格的forms提供给我们。 我创build了只包含必要数据的小型电子表格。 但是当我input训练集和validation集，然后尝试训练networking，当我达到训练函数时，我得到以下错误： 输出参数“v”（也可能是其他的）在调用“network / subsref”时没有分配。 我已经检查了我的代码并完成了研究，但是我无法确定问题。 我发现错误信息说，这意味着输出参数不存在，但我不知道在哪里。 相关代码片段： training_patterns = xlsread('Training_Set'); validation_patterns = xlsread('Validation_Set'); ndim_inputs=2; %2D patterns–not counting bias nnodes_layer1=5; %try this many interneurons–not including bias nnodes_layer2=1; %single output net = feedforwardnet(5, 'trainlm'); [net, tr] = net.train(net, training_patterns, validation_patterns); 顺便说一下，包含数据的matrix具有相当大的尺寸。 训练matrix是227×8，validationmatrix是51×8。

neural networkR包中的计算函数在复制时不工作

我在neuralnet训练了一个模型，我想弄清楚如何在Excel中计算结果。 使用你从包中调用的computefunction一切正常。 但是我在Rstudio和github页面中使用F2进入源代码，并且函数不工作，并停止在relist()函数上，并给出了错误： Error in relist(weights, nrow.weights, ncol.weights) : unused argument (ncol.weights) 我认为问题是relist( ）函数，但是我不知道如何在没有它的情况下转换权重。 neuralnet包不带有它自己的版本的relist() 。 如果忽略relist行，则会出现以下错误： Error in neurons[[i]] %*% weights[[i]] : non-conformable arguments因为weights未正确转换，所以出现Error in neurons[[i]] %*% weights[[i]] : non-conformable arguments 。 我在自己的数据上尝试了同样的事情，得到了同样的错误。 library(neuralnet) normalize <-function(x) { return((x – min(x))/(max(x) – min(x))) } newdf <- Cars93 newdf = na.omit(newdf) newdf <- newdf[complete.cases(newdf),] newdf$Cylinders <- […]

如何从Matlab或Excel中填写缺失的数据集

我得到了一个数据集（每日和每月的降雨量数据），但缺less这么多的价值。 为了训练我需要的数据来填补遗漏的数据，你能告诉我怎么做？ 我用SPSS统计，但似乎价值不佳，也许我做了错误的方法。 sample: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 3 3 5 5 6 7 8 7 8 9 NaN 4 NaN 3 NaN 5 NaN 3 4 NaN 4 6 7 8 7 NaN 4 7 8 9 4 2 NaN 4 6 5 …………………………………………….. 另一个问题是，大多数训练前的数据应该是归一化的数据，这是正确的吗？ 谢谢你的回答！ […]