R: каретка и nnet Ошибка с большими данными

Question

У меня проблема. У меня множество данных. Когда я пытаюсь выполнить свой nnet с кареткой R, верните мне ошибку. Если я попытаюсь выполнить меньшую часть функций, nnet сходится.

Вот мой код:

> dim(trainT) 
[1] 130 3413 
> nnFit <- train(target ~ ., data = trainT, 
+ method = "nnet", 
+    trControl = fitControl#, 
+    #trControl = ctrl, metric = "ROC", 
+    #verbose = TRUE#, 
+    #tuneGrid = nnGrid 
+) 
Something is wrong; all the Accuracy metric values are missing: 
    Accuracy  Kappa  
Min. : NA Min. : NA 
1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 
Median : NA Median : NA 
Mean :NaN Mean :NaN 
3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 
Max. : NA Max. : NA 
NA's :9  NA's :9  
Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : Stopping 
In addition: There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50) 
> 
> nnFit <- train(target ~ ., data = trainT[,1:100], 
       method = "nnet", 
       trControl = fitControl#, 
       #trControl = ctrl, metric = "ROC", 
       #verbose = TRUE#, 
       #tuneGrid = nnGrid 
) 
# weights: 102 
initial value 65.440715 
iter 10 value 34.586483 
iter 20 value 25.531746 
iter 30 value 22.930604 
iter 40 value 22.919387 
iter 50 value 20.326238 
iter 60 value 20.018595 
iter 70 value 5.289718 
iter 80 value 0.016055 
final value 0.000063 
converged 
# weights: 304 
initial value 85.540457 
iter 10 value 25.219303 
iter 20 value 5.562977 
iter 30 value 4.712105 
iter 40 value 4.676887 
iter 50 value 4.625627 
iter 60 value 4.622304 
iter 70 value 4.597801 
iter 80 value 4.582877 
iter 90 value 4.570602 
iter 100 value 4.569542 
final value 4.569542 
stopped after 100 iterations 
[...] 
initial value 75.037558 
iter 10 value 4.301843 
iter 20 value 1.495044 
iter 30 value 0.159978 
iter 40 value 0.118735 
iter 50 value 0.110560 
iter 60 value 0.101595 
iter 70 value 0.079860 
iter 80 value 0.073034 
iter 90 value 0.065459 
iter 100 value 0.052024 
final value 0.052024 
stopped after 100 iterations 
# weights: 506 
initial value 95.448738 
iter 10 value 20.859400 
iter 20 value 6.493820 
iter 30 value 5.597509 
iter 40 value 5.516322 
iter 50 value 5.510970 
iter 60 value 5.510881 
final value 5.510881 
converged 

Можете ли вы мне помочь? :)

PS: Информация Сессия:

> sessionInfo() 
R version 3.2.0 (2015-04-16) 
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) 
Running under: Windows 8 x64 (build 9200) 

locale: 
[1] LC_COLLATE=Italian_Italy.1252 LC_CTYPE=Italian_Italy.1252 
[3] LC_MONETARY=Italian_Italy.1252 LC_NUMERIC=C     
[5] LC_TIME=Italian_Italy.1252  

attached base packages: 
[1] stats  graphics grDevices utils  datasets methods base  

other attached packages: 
[1] nnet_7.3-9  caret_6.0-47 ggplot2_1.0.1 lattice_0.20-31 

loaded via a namespace (and not attached): 
[1] Rcpp_0.11.6   magrittr_1.5  splines_3.2.0  MASS_7.3-40   
[5] munsell_0.4.2  colorspace_1.2-6 foreach_1.4.2  minqa_1.2.4   
[9] car_2.0-25   stringr_1.0.0  plyr_1.8.2   tools_3.2.0   
[13] parallel_3.2.0  pbkrtest_0.4-2  grid_3.2.0   gtable_0.1.2  
[17] nlme_3.1-120  mgcv_1.8-6   quantreg_5.11  e1071_1.6-4   
[21] class_7.3-12  iterators_1.0.7  gtools_3.5.0  lme4_1.1-7   
[25] digest_0.6.8  Matrix_1.2-0  nloptr_1.0.4  reshape2_1.4.1  
[29] codetools_0.2-11 stringi_0.4-1  compiler_3.2.0  BradleyTerry2_1.0-6 
[33] scales_0.2.4  SparseM_1.6   brglm_0.5-9   proto_0.3-10 

EDIT: я забываю запятые в моем коде :(я пока только седловине и только для теста

@ cyberj0g:.

я попробовать то, что вы предложили:

1- анализа резюме, которое я видел все номера

.

2- Если я называю предупреждение() не возвращает ничего, но если я пытаюсь остановить перед завершением Nnet меня:

 > nnFit <- train(target ~ ., data = trainT, 
    +    method = "nnet", 
    +    trControl = fitControl#, 
    +    #trControl = ctrl, metric = "ROC", 
    +    #verbose = TRUE#, 
    +    #tuneGrid = nnGrid 
    +) 

    Warning messages: 
    1: In eval(expr, envir, enclos) : 
     model fit failed for Fold1.Rep1: size=1, decay=0e+00 Error in nnet.default(x, y, w, entropy = TRUE, ...) : 
     too many (3011) weights 

    2: In eval(expr, envir, enclos) : 
     model fit failed for Fold1.Rep1: size=3, decay=0e+00 Error in nnet.default(x, y, w, entropy = TRUE, ...) : 
     too many (9031) weights 

    3: In eval(expr, envir, enclos) : 
     model fit failed for Fold1.Rep1: size=5, decay=0e+00 Error in nnet.default(x, y, w, entropy = TRUE, ...) : 
     too many (15051) weights 

    4: In eval(expr, envir, enclos) : 
     model fit failed for Fold1.Rep1: size=1, decay=1e-01 Error in nnet.default(x, y, w, entropy = TRUE, ...) : 
     too many (3011) weights 

    5: In eval(expr, envir, enclos) : 
     model fit failed for Fold1.Rep1: size=3, decay=1e-01 Error in nnet.default(x, y, w, entropy = TRUE, ...) : 
     too many (9031) weights 

3- если я увеличить число сорта (если я хорошо понимаю, что вы refear к ней) проблема та же:

> fitControl <- trainControl(## 5-fold CV 
+ method = "repeatedcv", 
+ number = 1000, 
+ ## repeated 5 times 
+ repeats = 5) 
> nnFit <- train(target ~ ., data = trainT, 
+    method = "nnet", 
+    trControl = fitControl#, 
+    #trControl = ctrl, metric = "ROC", 
+    #verbose = TRUE#, 
+    #tuneGrid = nnGrid 
+) 

There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50) 

Answer 1

это не ясно, что вызывает ошибку, но я предлагаю следующее:

1. Проверьте свои данные аномалии: summary(trainT)
2. Проверить предупреждения после ошибки: warnings()
3. Попробуйте увеличить число итераций: trainControl(number=1000)

Кроме того, ваш полный набор данных содержит едва достаточно образцов для подготовки модели с 130 предсказателей (это зависит, хотя). Конвергенция только на 100 образцах, скорее всего, ничего не значит.