我正试图用以下数据集（小部分）在R中训练神经网络
Age Salary Mortrate Clientrate Savrate PartialPrate
[1,] 62 2381.140 0.047 7.05 3.1 0
[2,] 52 1777.970 0.047 6.10 3.1 0
[3,] 53 2701.210 0.047 6.40 3.1 0
[4,] 52 4039.460 0.047 7.00 3.1 0
[5,] 56 602.240 0.047 6.20 3.1 0
[6,] 43 2951.090 0.047 6.80 3.1 0
[7,] 49 4648.860 0.047 7.50 3.1 0
[8,] 44 3304.110 0.047 7.10 3.1 0
[9,] 56 1300.000 0.047 6.10 3.1 0
[10,] 50 1761.440 0.047 6.95 3.1 0
如果我像上面那样尝试对小数据集执行此操作，代码会起作用，但如果我获取更多数据，则neuralnet()会给出错误：
Neuralnet error Error in x - y : non-conformable arrays.
这个错误意味着什么？我该如何修复它？
代码：
trainingsoutput <- AllData$PartialPrepay
trainingdata <- cbind(AllData$LEEFTIJD, AllData$MEDSAL2, AllData$rate5Y,
AllData$CRate, AllData$SavRate, trainingsoutput)
dimnames(trainingdata) <- list(NULL,
c("Age","Salary","Mortrate","Clientrate",
"Savrate","PartialPrate"))
nn <- neuralnet(PartialPrate ~ Age + Salary + Mortrate + Clientrate + Savrate,
data = trainingdata ,hidden=3, err.fct="sse", threshold=0.01)
我刚刚遇到了同样的问题，当我从预测器中删除任何NAN（或用一些正常的默认值替换它们）时，这个问题似乎已经解决了。
错误消息描述：
短语Conformable arrays是线性代数术语，表示"可以合理地一起操作的数组"。R中的裸星号运算符（以及（+、-和/）执行逐元素乘法，也称为逐元素乘法。它们可以是不同的方向，但必须是相同的长度。
如何在R中重现此错误：
x = matrix(c(1, 2, 3)) #has dimension 3 1
y = matrix(c(1, 2)) #has dimension 2 1
e = x * y #Error in x * y : non-conformable arrays
e
两个矩阵或向量之间的星号运算符必须具有兼容的维度：
要解决上述问题，请确保矩阵具有兼容的尺寸：
x = matrix(c(1, 2, 3))
y = matrix(c(c(1, 2, 3)))
e = x * y
e
打印：
[,1]
[1,] 1
[2,] 4
[3,] 9
重现此错误的其他方法：
matrix(1,2,3) + matrix(1,2) #Error, non-conformable arrays
matrix(1:6) / matrix(1:5) #Error, non-conformable arrays
matrix(c(1,2)) / matrix(5) #Error, non-conformable arrays
matrix(c(1,2,3)) * matrix(c(1,2)) #Error, non-conformable arrays
matrix(c(1,2)) * matrix(c(1)) #Error, non-conformable arrays
matrix(c(1,2)) * matrix(1) #Error, non-conformable arrays
确保使用类似的数据结构。如果您使用的是数组，请确保这两个变量都是数组。如果它们是数据帧，那么两者都应该是数据帧。