R语言 人工神经网络举例
时间: 2024-06-19 07:04:43 浏览: 13
R语言是一种流行的开源编程语言,主要用于统计分析和数据可视化。它提供了丰富的数据处理、建模和可视化工具,因此在数据科学领域得到了广泛的应用。人工神经网络是一种机器学习技术,模拟人脑神经元之间的相互作用,实现对大量数据的分析和处理。在R语言中,可以使用多种包来实现人工神经网络建模,例如neuralnet、nnet、caret等。
下面是一个使用neuralnet包实现简单人工神经网络的例子:
假设我们要使用人工神经网络来预测某个城市的房价,我们可以使用一个包含3个输入特征(人口数量、城市面积、城市年龄)和1个输出(房价)的数据集进行训练。
首先,我们需要安装并加载neuralnet包,读入数据集并进行预处理:
```
install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)
# 读入数据集
data <- read.csv("city_data.csv")
# 对输入特征进行归一化
data[,1:3] <- scale(data[,1:3])
# 划分训练集和测试集
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data))
train_set <- data[train_index,]
test_set <- data[-train_index,]
```
接下来,我们可以使用neuralnet包中的`neuralnet()`函数来训练一个3-5-1的神经网络:
```
# 定义神经网络结构
nn <- neuralnet(HousePrice ~ Population + Area + Age, data=train_set, hidden=c(5), linear.output=TRUE)
# 查看神经网络结构
print(nn)
# 在测试集上进行预测
pred <- compute(nn, test_set[,1:3])
```
最后,我们可以计算预测结果与真实结果之间的均方误差(MSE)来评估模型的性能:
```
# 计算均方误差
mse <- sum((pred$net.result - test_set$HousePrice)^2) / nrow(test_set)
print(paste("MSE:", mse))
```