nnet()函数构建神经网络回归预测模型

`nnet()`函数是R语言中的一个函数，用于创建人工神经网络模型，特别适用于分类任务，但它也可以用于线性和非线性回归分析。这个函数基于前向传播算法，可以用来解决回归预测问题，比如房价预测、股票价格预测等。它的基本语法如下：

nnet(formula, data, sizes, weights = NULL, ...,
     trace = 0, Hess = TRUE, maxit = 100, err.fct = ifftls,
     decay = 0.5, quiet.mode = TRUE, linout = FALSE,
     linear.predictors = TRUE, ...)

参数说明：
- `formula`：一个公式表达式，就像在`lm()`函数中一样，用于指定自变量和因变量。
- `data`：数据框，包含了所有相关的特征变量。
- `sizes`：一个整数向量，表示隐藏层神经元的数量，第一个元素通常是输入层神经元数量减去1（因为需要一个额外的输入节点），最后一个元素是输出层神经元数量。
- `weights`：初始权重矩阵，如果不提供则默认为零初始化。
- `...`：进一步的参数用于调整模型特性。

构建模型时，你可以通过调整`sizes`、`decay`（学习率衰减）、`maxit`（最大迭代次数）等参数来优化模型。例如，`decay`控制了学习率随时间下降的速度，较大的值可能会导致更快的学习，但也可能导致收敛不稳定；`maxit`决定了训练的最大轮数。

训练完成后，可以用`predict()`函数来进行新的数据点的预测，并可以使用`summary()`或`plot()`等函数查看模型的摘要信息和可视化学习过程。