利用R与有编写CNN回归的代码

好的，下面是一个使用R语言编写的简单CNN回归模型的示例代码：

library(keras)
library(tensorflow)

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)
x_train <- as.matrix(data[,1:4]) # 输入数据
y_train <- as.matrix(data[,5])   # 输出数据

# 定义模型
model <- keras_model_sequential() 
model %>%
  layer_dense(units = 64, activation = "relu", input_shape = c(4)) %>%
  layer_dense(units = 32, activation = "relu") %>%
  layer_dense(units = 1) 

# 编译模型
model %>% compile(
  loss = "mse",
  optimizer = optimizer_adam(lr = 0.001),
  metrics = list("mae")
)

# 训练模型
history <- model %>% fit(
  x_train, y_train,
  epochs = 100,
  batch_size = 32,
  validation_split = 0.2
)

# 评估模型
model %>% evaluate(x_train, y_train)

# 预测新数据
new_data <- matrix(c(5.1, 3.5, 1.4, 0.2), nrow = 1)
prediction <- model %>% predict(new_data)

这个示例代码使用了Keras和TensorFlow来构建、编译、训练和评估CNN回归模型。模型包含三个密集层，其中前两层使用ReLU激活函数，最后一层没有激活函数，输出一个连续值。此模型使用均方误差（MSE）作为损失函数，Adam优化器进行优化，并计算平均绝对误差（MAE）作为指标。在训练过程中，使用了80%的数据进行训练，20%的数据进行验证。

你需要根据你的具体任务和数据来修改和调整模型和参数，这只是一个简单的示例代码。