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。

首先，需要使用以下代码读取并预处理数据：

data <- read.csv("housing_renamed.csv")
data$value_per_sq_ft <- as.numeric(data$value_per_sq_ft)
data$latitude <- NULL
data$longitude <- NULL
data$city <- NULL
data$state <- NULL
data$zip_code <- NULL
data$sale_date <- NULL
data$sold_price <- NULL
data$sq_ft <- NULL

接下来，我们可以使用caret包中的train函数来进行神经网络模型训练和评估：

library(caret)

# 定义控制参数
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 3)

# 训练模型1
set.seed(123)
nnet_model1 <- train(value_per_sq_ft ~ ., data = data, method = "nnet",
                     trControl = ctrl, preProcess = c("center", "scale"),
                     linout = TRUE, trace = FALSE, MaxNWts = 10000)

# 训练模型2
set.seed(456)
nnet_model2 <- train(value_per_sq_ft ~ ., data = data, method = "nnet",
                     trControl = ctrl, preProcess = c("center", "scale"),
                     size = 5, decay = 0.1, linout = TRUE, trace = FALSE, MaxNWts = 10000)

# 模型比较
models <- list(nnet_model1, nnet_model2)
results <- resamples(models)
summary(results)

在上面的代码中，我们训练了两个不同的神经网络模型，其中模型1使用默认参数，而模型2使用了自定义的参数。我们使用3折交叉验证来评估每个模型，并使用resamples函数比较模型的性能。最后，我们使用summary函数输出结果。

需要注意的是，由于数据集中存在缺失值和异常值，因此可能需要进行进一步的数据清理和处理，以提高模型的准确性和鲁棒性。