R语言 神经网络回归预测模型，如何进行网格搜索

在R语言中，神经网络回归预测模型通常使用`keras`包，特别是`caret`包提供的方便接口来进行训练。如果你想通过网格搜索（Grid Search）来优化模型的超参数，可以按照以下步骤操作：

1. **加载所需库**:

library(caret)
library(keras)

2. **准备数据**:
- 将数据分为训练集和验证集（如果有的话）
- `trainIndex <- createDataPartition(your_data$target, p = .8, list = FALSE)`用于创建分区

3. **建立模型框架**:

nn_model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_dense(units = c(50, 25), activation = "relu", input_shape = c(dim(your_data)[2])) %>%
  layer.Dense(units = 1, activation = "linear") # 假设是一个回归问题

# 定义超参数范围
params <- expand.grid(.rate = seq(0.001, 0.01, length.out = 10),
                      .dropout_rate = seq(0.1, 0.2, length.out = 10))

4. **创建网格搜索函数**:

grid_search <- function(model, params) {
  control <- trainControl(method = "cv", number = 5) # 交叉验证次数
  set.seed(123) # 保证结果的一致性
  tuned_model <- train(target ~ ., data = your_train_data,
                       method = "keras",
                       model = model,
                       trControl = control,
                       tuneGrid = params,
                       verbose = 0)
  return(tuned_model)
}

5. **执行网格搜索**:

optimized_models <- lapply(params, grid_search, nn_model)

6. **评估最佳模型**:

best_model <- optimized_models[[which.max(optimized_models$tuneResult$meanRMSE)]]

7. **保存和使用**:

save_model(best_model, "best_neural_net.h5")