用R语言进行卷积神经网络回归

在R语言中进行卷积神经网络回归，你可以使用深度学习框架Keras或TensorFlow。这里提供一个使用Keras进行卷积神经网络回归的示例代码：

首先，加载所需的库：

library(keras)
library(tensorflow)

接下来，准备数据集。这里使用的是波士顿房价数据集，可以通过以下代码获取：

data <- datasets::Boston
x_train <- data$train[, -14]  # 去掉最后一列MEDV作为输入
y_train <- data$train[, 14]   # 最后一列MEDV作为输出
x_test <- data$test[, -14]    # 测试集同理
y_test <- data$test[, 14]

然后，将数据进行归一化处理：

x_mean <- apply(x_train, 2, mean)
x_std <- apply(x_train, 2, sd)

x_train <- scale(x_train, center = x_mean, scale = x_std)
x_test <- scale(x_test, center = x_mean, scale = x_std)

接着，定义模型架构：

model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_dense(units = 64, activation = "relu", input_shape = c(ncol(x_train))) %>%
  layer_dropout(rate = 0.5) %>%
  layer_dense(units = 1)

summary(model)

这里定义了一个两层的全连接网络，使用ReLU激活函数和Dropout正则化。

最后，编译和训练模型：

model %>% compile(
  loss = "mse",
  optimizer = optimizer_rmsprop(),
  metrics = c("mae")
)

history <- model %>% fit(
  x_train, y_train,
  epochs = 100,
  batch_size = 16,
  validation_split = 0.2
)

这里使用均方误差作为损失函数，采用RMSprop优化器，评价指标为平均绝对误差，训练100个epoch，批量大小为16，使用20%的数据作为验证集。

训练完成后，可以使用测试集评估模型的性能：

model %>% evaluate(x_test, y_test)

以上就是使用Keras进行卷积神经网络回归的简单示例。