library(dplyr) library(caret) set.seed(123) trainIndex <- createDataPartition(data$value_per_sq_ft, p = .8, list = FALSE, times = 1) train <- data[ trainIndex,] test <- data[-trainIndex,] library(nnet) model1 <- nnet(value_per_sq_ft ~ ., data = train, size = 5, linout = TRUE) predict1 <- predict(model1, newdata = test) library(neuralnet) model2 <- neuralnet(value_per_sq_ft ~ ., data = train, hidden = c(5)) predict2 <- compute(model2, test %>% select(-value_per_sq_ft))$net.result改进这些代码，使之不报错

在你提供的代码中，我没有看到 `data` 变量的定义，因此我将使用 `iris` 数据集作为示例数据集。

首先，您需要安装并加载 `dplyr`、`caret`、`nnet` 和 `neuralnet` 包。接下来，您需要加载 `iris` 数据集。

library(dplyr)
library(caret)
library(nnet)
library(neuralnet)

data(iris)

然后，您需要划分数据集为训练集和测试集。您可以使用 `createDataPartition()` 函数来生成索引，然后使用这些索引来划分数据。

trainIndex <- createDataPartition(iris$Petal.Width, p = .8, list = FALSE, times = 1)
train <- iris[trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]

请注意，我使用了 `Petal.Width` 作为响应变量，因为 `value_per_sq_ft` 在您的代码中没有定义。

接下来，您需要拟合两种不同的神经网络模型。首先，使用 `nnet` 包构建一个模型。

model1 <- nnet(Petal.Width ~ ., data = train, size = 5, linout = TRUE)

然后，使用 `predict()` 函数来进行预测。

predict1 <- predict(model1, newdata = test)

接下来，使用 `neuralnet` 包构建另一个模型。

model2 <- neuralnet(Petal.Width ~ ., data = train, hidden = c(5))

最后，使用 `compute()` 函数来进行预测。

predict2 <- compute(model2, test %>% select(-Petal.Width))$net.result

请注意，在 `compute()` 函数中，我使用了 `select(-Petal.Width)` 来删除测试集中的响应变量（`Petal.Width`）。这是因为 `neuralnet` 包要求您将响应变量从输入数据中删除。

如果您在执行上述代码时仍然遇到错误，请提供错误信息以便我帮助您解决问题。