R语言 神经网络回归预测模型，进行超参数寻优

R语言中可以利用深度学习库如`keras`（通过`reticulate`包与Python交互）或`tensorflow`来进行神经网络模型构建，包括回归预测。对于超参数寻优，通常我们会使用`caret`、`tuner`或`mlr`等包，它们提供了高级接口来处理超参数优化问题。

例如，你可以采用以下步骤：

1. **加载数据**：首先，从`caret`包导入数据，并进行预处理。

library(caret)
data <- read.csv("your_data.csv")

2. **建立模型**：使用`train`函数创建一个神经网络模型，设置`trControl`参数来指定交叉验证策略，`method`参数选择`"neuralnet"`。

set.seed(123) # 设置随机种子
control <- trainControl(method = "cv", number = 5) # 5折交叉验证
model <- train(target ~ ., data = data, method = "neuralnet", trControl = control)

3. **网格搜索**：`tune()`或`tuneGrid()`函数可以帮助你定义一组超参数组合，然后自动遍历并找到最优组合。

library(tuneR)
grid <- expand.grid(.hiddenSize = c(10, 20, 50), .decayRate = seq(0, 0.1, by = 0.01)) # 示例超参数网格
best_tune <- tune(model, grid, metric = "RMSE") # 使用均方根误差作为评估指标

4. **查看结果**：最后，你可以查看最佳超参数组合以及对应的模型性能。

print(best_tune)