用R语言帮我写BP神经网络模型代码，用的是excel表格数据

在R语言中，我们可以使用`nnet`包来构建基本的BP（Back Propagation）神经网络模型。首先，你需要确保已经安装了`nnet`包。如果你还没有安装，可以运行`install.packages("nnet")`。

以下是创建一个简单的BP神经网络模型并用Excel表格数据训练的基本步骤：

# 首先，加载必要的库
library(readxl)   # 用于读取Excel文件
library(nnet)     # 用于神经网络建模

# 1. 读取Excel数据
# 假设你的Excel数据名为"data.xlsx"，并且有输入特征（X）和目标变量（y）
data <- read_excel("data.xlsx")

# 确保数据已经被整理成适当的形式，如数据框，且最后一列为目标变量
# 这里假设最后一列是'y'
input_data <- data[, -ncol(data)]  # 去除最后一列
target_data <- data[, ncol(data)]  # 只保留最后一列

# 2. 数据预处理
# 将数据划分为训练集和测试集（这里简化处理，实际应用中需要更复杂的划分）
set.seed(123)  # 设置随机种子保证结果可复现
train_index <- sample(1:nrow(input_data), 0.8 * nrow(input_data))  # 80%的数据用于训练
train_data <- input_data[train_index, ]
test_data <- input_data[-train_index, ]

# 准备输入矩阵（除了最后一列）和对应的标签向量
inputs_train <- as.matrix(train_data[, -ncol(train_data)])
outputs_train <- as.numeric(train_data[, ncol(train_data)])  # 转换为连续数值
inputs_test <- as.matrix(test_data[, -ncol(test_data)])
outputs_test <- as.numeric(test_data[, ncol(test_data)])

# 3. 构建并训练模型
# 假设我们有一个三层的神经网络，隐藏层节点数为5
model <- nnet(outputs_train ~ ., sizes = c(dim(inputs_train)[2], 5, 1),
             data = list(x = inputs_train, y = outputs_train))

# 训练模型
fit_model <- train(model)

# 4. 测试模型
predictions <- compute(fit_model, inputs_test)
accuracy <- mean(predictions$net.result == outputs_test)

# 打印结果
cat("Model accuracy on test set:", accuracy, "\n")