用R语言解决使用housing_renamed.csv中的数据构建两个不同的神经网络模型预测value_per_sq_ft:使用3折交叉验证来评价这两个不同的模型的好坏。写出代码
时间: 2024-02-01 08:15:48 浏览: 22
以下是使用R语言解决使用housing_renamed.csv中的数据构建两个不同的神经网络模型预测value_per_sq_ft的代码:
首先,读取数据并进行数据预处理:
```R
library(dplyr)
library(caret)
# 读取数据
data <- read.csv("housing_renamed.csv")
# 删除无用列
data <- data %>% select(-c(ID, Date, Zipcode))
# 将数据集划分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$value_per_sq_ft, p = .8, list = FALSE, times = 1)
train <- data[ trainIndex,]
test <- data[-trainIndex,]
```
接下来,使用nnet库构建第一个神经网络模型:
```R
library(nnet)
# 构建模型
model1 <- nnet(value_per_sq_ft ~ ., data = train, size = 5, linout = TRUE)
# 使用模型对测试集进行预测
pred1 <- predict(model1, newdata = test)
```
然后,使用neuralnet库构建第二个神经网络模型:
```R
library(neuralnet)
# 构建模型
model2 <- neuralnet(value_per_sq_ft ~ ., data = train, hidden = c(5))
# 使用模型对测试集进行预测
pred2 <- compute(model2, test %>% select(-value_per_sq_ft))$net.result
```
最后,使用caret库进行3折交叉验证,并比较两个模型的表现:
```R
# 构建控制参数
control <- trainControl(method="cv", number=3)
# 构建第一个模型
set.seed(123)
model1_cv <- train(value_per_sq_ft ~ ., data=train, method="nnet", trControl=control, tuneLength=5, linout = TRUE)
# 构建第二个模型
set.seed(123)
model2_cv <- train(value_per_sq_ft ~ ., data=train, method="neuralnet", trControl=control, tuneLength=5, hidden=c(5))
# 比较两个模型的表现
summary(model1_cv)
summary(model2_cv)
```
通过比较两个模型在交叉验证中的表现,可以选择最优模型进行预测。