R语言中用bpnn预测代码

在R语言中，要使用bpnn（Back Propagation Neural Network，反向传播神经网络）进行预测，你需要先安装`nnet`包，它是R中用于神经网络的基本工具。以下是一个简单的示例，展示如何构建一个BPNN模型并用它来进行预测：

# 首先，假设你已经安装了nnet包
install.packages("nnet")

# 加载必要的库
library(nnet)

# 假设你有一个数据集df，其中包含特征变量X和目标变量Y
data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为你的数据文件路径

# 数据预处理，例如归一化或编码分类变量
X <- scale(data$X)
Y <- as.numeric(data$Y) # 如果Y是分类变量，需要转换为数值

# 划分训练集和测试集
set.seed(123) # 设置随机种子为了可复现结果
trainIndex <- sample(1:nrow(X), nrow(X) * 0.8) # 假设80%的数据用于训练
trainX <- nnet(formula = Y ~ ., data = trainX, size = 50, maxit = 1000) # 可调整网络结构参数

# 训练模型
fit.model <- predict(model, trainX)

# 计算性能指标（如均方误差）
mse.train <- mean((fit.model - trainY)^2)

# 测试模型
predictions <- predict(model, testX)
mse.test <- mean((predictions - testY)^2)

# 打印训练和测试的MSE
cat("Training MSE:", mse.train, "\n")
cat("Testing MSE:", mse.test, "\n")