R语言计算神经网络的R2

在R语言中，计算神经网络的R2（决定系数）可以使用以下步骤：

1. 首先，你需要安装并加载`neuralnet`包，可以使用以下代码安装：

install.packages("neuralnet")

加载包：

library(neuralnet)

2. 接下来，准备你的数据集，并将其分为训练集和测试集。

3. 创建和训练神经网络模型。你可以使用`neuralnet()`函数来定义模型的结构和参数，例如：

model <- neuralnet(formula, data, hidden = c(5, 3), linear.output = FALSE)

其中，`formula`是模型的公式，`data`是你的数据集，`hidden`是一个包含隐藏层节点数的向量，`linear.output`指定输出是否为线性。

4. 使用训练好的模型来进行预测，并计算R2。你可以使用`compute()`函数来进行预测，并使用`cor()`函数计算预测结果与实际结果之间的相关系数。然后，将相关系数的平方作为R2的值，例如：

predictions <- compute(model, test_data)$net.result
r_squared <- cor(predictions, test_data$actual)^2

其中，`test_data$actual`是测试集中的实际结果。

这样，你就可以得到神经网络模型在测试集上的R2值。请注意，这只是一个示例步骤，实际实现可能会因数据的特点而有所变化。