再用R语言写一个深度残差回归

深度残差回归是一种非常流行的深度学习模型，可以用于回归任务。在R语言中，我们可以使用Keras库来实现深度残差回归模型。

以下是一个示例代码：

library(keras)

# 定义深度残差回归模型
model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_dense(units = 32, input_shape = c(10)) %>%
  layer_activation("relu") %>%
  layer_dense(units = 32) %>%
  layer_activation("relu") %>%
  layer_dense(units = 1) %>%
  layer_add() %>%
  layer_activation("linear")

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

# 训练模型
history <- model %>% fit(
  x_train, y_train,
  epochs = 100,
  batch_size = 32,
  validation_data = list(x_val, y_val)
)

# 评估模型
model %>% evaluate(x_test, y_test)

# 预测
model %>% predict(x_test)

在这个示例中，我们使用了Keras的`keras_model_sequential()`函数来定义一个序列模型。我们首先添加一个全连接层，然后是一个ReLU激活函数，再添加一个全连接层和ReLU激活函数，最后添加一个全连接层并使用`layer_add()`函数将其与输入连接起来。我们使用“mean_squared_error”作为损失函数，使用Adam优化器进行优化，并使用“mean_absolute_error”作为性能指标。

在训练模型时，我们使用了训练数据和验证数据，并指定了批量大小和迭代次数。在评估模型时，我们使用测试数据进行评估，并使用`predict()`函数进行预测。