R语言神经网络输出预测结果

在R语言中，可以使用神经网络模型预测输出结果。以下是一个简单的示例：

首先，我们需要加载神经网络包 `neuralnet`：

library(neuralnet)

接着，我们需要准备数据集，设 X 为输入数据，Y 为输出数据。这里我们使用 `iris` 数据集来做示例：

data(iris)
X <- iris[,1:4]
Y <- iris[,5]

然后我们需要对数据进行归一化处理，使得每个特征在同一范围内：

normalize <- function(x) {
  return ((x - min(x)) / (max(x) - min(x)))
}

X <- apply(X, 2, normalize)

接着，我们可以使用 `neuralnet` 函数来建立神经网络模型：

net <- neuralnet(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, data = iris, hidden = c(4, 2), err.fct = 'ce', linear.output = FALSE)

此处，我们指定了输入变量和输出变量，`hidden` 参数指定了神经网络的隐藏层数和每层的神经元个数，`err.fct` 参数指定了误差函数，此处使用交叉熵函数，`linear.output` 参数指定了输出是否为线性函数。

然后我们可以使用 `compute` 函数来进行预测：

predicted.values <- compute(net, X)

最终得到的 `predicted.values` 就是我们预测的输出结果。

注意，这里输出的结果是一个矩阵，其中每一列代表一个输出变量的预测值。如果我们只想要得到一个输出变量的预测结果，可以这样做：

predicted.values <- predicted.values$net.result