R语言深度学习回归预测模型示例代码

在R语言中，深度学习回归预测通常使用`keras`库，它是一个高级API，可以方便地构建深度学习模型。这里是一个简单的例子，我们将建立一个多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）来进行线性回归预测：

# 首先需要安装并加载必要的包
install.packages("keras")
library(keras)

# 假设我们有如下数据集
# df是包含特征X和目标变量y的数据框
data <- data.frame(X = c(0, 0.5, 1, 1.5, 2), y = c(1, 1.5, 2, 2.5, 3))

# 准备数据
x_data <- as.matrix(data$X)
y_data <- 0.8
train_size <- floor(split_ratio * nrow(x_data))
x_train <- x_data[1:train_size,]
y_train <- keras_model_sequential() %>%
  layer_dense(units = 10, activation = 'relu', input_shape = c(1)) %>% # 输入层和第一个隐藏层
  layer_dense(units = 1)                          # 输出层，只有一个神经元用于回归预测

# 编译模型，指定损失函数（对于回归，通常用均方误差MSE），优化器（如Adam）以及评估指标（RMSE）
model %>% compile(
  loss = 'mean_squared_error',
  optimizer = 'adam',
  metrics = c('root_mean_squared_error')
)

# 训练模型
history <- model %>% fit(x_train, y_train, epochs = 100, batch_size = 1, verbose = 0)

# 进行预测
predictions <- predict(model, newdata = x_data)

# 打印预测结果和历史训练过程
cat("Predictions:\n", predictions, "\n")
print(history)