用R语言编写深度学习的回归
时间: 2023-06-18 22:06:44 浏览: 181
要用R语言编写深度学习的回归,需要使用R中的深度学习框架,如Keras或TensorFlow,下面是一个使用Keras编写的简单回归模型:
首先,安装和加载Keras和相关库:
```r
install.packages("keras")
library(keras)
```
然后,准备数据。这里使用mtcars数据集作为示例:
```r
data(mtcars)
x_train <- mtcars[1:20, 2:11]
y_train <- mtcars[1:20, 1]
x_test <- mtcars[21:32, 2:11]
y_test <- mtcars[21:32, 1]
```
接下来,建立模型。这里使用一个简单的全连接神经网络:
```r
model <- keras_model_sequential()
model %>%
layer_dense(units = 32, activation = 'relu', input_shape = c(10)) %>%
layer_dense(units = 1)
summary(model)
```
然后,编译模型并训练:
```r
model %>% compile(
loss = 'mse',
optimizer = optimizer_adam(lr = 0.01)
)
history <- model %>% fit(
x_train, y_train,
epochs = 100,
batch_size = 5,
validation_data = list(x_test, y_test)
)
```
最后,使用模型进行预测:
```r
y_pred <- model %>% predict(x_test)
```
这就是一个简单的使用Keras编写的回归模型。
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