用R语言编写卷积神经网络做回归预测的代码

当然可以使用R语言来编写卷积神经网络（CNN）进行回归预测的代码。下面是一个简单的示例代码：

library(keras)

# 创建模型
model <- keras_model_sequential()

# 添加卷积层
model %>% 
  layer_conv_2d(filters = 32, kernel_size = c(3, 3), activation = 'relu', 
                input_shape = c(28, 28, 1)) %>%
  layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2)) %>%
  layer_flatten()

# 添加全连接层
model %>%
  layer_dense(units = 128, activation = 'relu') %>%
  layer_dense(units = 1)

# 编译模型
model %>% compile(
  loss = 'mean_squared_error',
  optimizer = optimizer_adam(),
  metrics = c('mean_absolute_error')
)

# 训练模型
model %>% fit(
  x_train, y_train,
  epochs = 10,
  batch_size = 32
)

# 在测试集上评估模型
model %>% evaluate(x_test, y_test)

# 使用模型进行预测
predictions <- model %>% predict(x_test)

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的具体问题进行适当的修改和调优。同时，你还需要加载适当的数据，对数据进行预处理，并将其拆分为训练集和测试集。

此外，你需要安装和加载 `keras` 包来构建和训练模型。确保你已经安装了相关依赖项，如 `tensorflow`。