使用housing_renamed.csv中的数据构建两个不同的神经网络模型预测value_per_sq_ft：使用3折交叉验证来评价这两个不同的模型的好坏。用Ｒ语言解决并写出代码

好的，我可以帮你回答这个问题。以下是R语言代码和解释：

首先，我们需要读取housing_renamed.csv文件，并将数据集拆分为训练集和测试集。我们将80％的数据用于训练，20％的数据用于测试。代码如下所示：

library(caTools)
set.seed(123)

# 读取数据
housing <- read.csv("housing_renamed.csv")

# 拆分数据集
split = sample.split(housing$value_per_sq_ft, SplitRatio = 0.8)
train = subset(housing, split == TRUE)
test = subset(housing, split == FALSE)

接下来，我们将使用caret包中的train函数来构建两个不同的神经网络模型。第一个模型具有一个隐藏层，该层包含10个神经元。第二个模型具有两个隐藏层，每个隐藏层都包含10个神经元。我们将使用3折交叉验证来评估这两个模型的性能。代码如下所示：

library(caret)
library(neuralnet)

# 建立神经网络模型1
model1 <- train(value_per_sq_ft ~ ., data = train, method = "neuralnet",
                trControl = trainControl(method = "cv", number = 3),
                preProcess = c("center", "scale"),
                linout = TRUE, 
                algorithm = "backprop",
                hidden = 10)

# 建立神经网络模型2
model2 <- train(value_per_sq_ft ~ ., data = train, method = "neuralnet",
                trControl = trainControl(method = "cv", number = 3),
                preProcess = c("center", "scale"),
                linout = TRUE, 
                algorithm = "backprop",
                hidden = c(10,10))

在以上代码中，我们使用了caret包中的train函数来建立神经网络模型。method参数的值是“neuralnet”，表示我们要构建神经网络模型。trControl参数用来设置交叉验证的方法和折数。preProcess参数是用于预处理数据的方法，这里我们使用标准化方法。linout参数设置输出是否是线性的，这里我们设置为TRUE。algorithm参数设置训练算法的名称。hidden参数设置隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量。

最后，我们可以使用caret包中的summary函数来查看每个模型的性能评估结果。代码如下所示：

# 查看模型性能评估结果
summary(model1)
summary(model2)

以上代码将显示每个模型的RMSE、MAE和R-squared等指标。我们可以比较这些指标来选择最佳的模型。