極端學習機屬性

我想在著名的泰坦尼克號數據集運行中的R榆樹下面的例子：極端學習機屬性

library(elmNN) 
dataset <- read.csv(training_data) 
formula <- as.factor(Survived) ~ Sex + Age + Pclass + Fare + SibSp + Parch + Embarked 
elm_fit <- elmtrain(formula, dataset, nhid=10, actfun="sig") 
testset$PredSurvived <- predict(elm_fit, testset, type="class")

的訓練方法拋出我下面的錯誤：

Error in ginv(t(H), tol = sqrt(.Machine$double.eps)) %*% t(T) : requires numeric/complex matrix/vector arguments

據我所知，這是因爲算法期望數值數據，而我的屬性是離散的。

我的問題是有沒有辦法將這種算法應用於我的數據集？

來源

2015-01-01 seekme_94

將所有列強制爲數字？ –

將不起作用，因爲算法內部乘以數字數據的矩陣。我想知道是否存在接受離散數據的算法的變體。 –

使用model.matrix將因子轉換爲二進制表示。例如，可以將虹膜中的物種生成爲model.matrix（〜Species，data = iris）

來源

2015-01-09 17:26:49 ppp

極端學習機屬性

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