R语言编写卷积神经网络回归

在R语言中，可以使用keras库来构建卷积神经网络模型。下面是一个简单的卷积神经网络回归模型的代码示例：

library(keras)

# 加载数据
x_train <- ...
y_train <- ...
x_test <- ...
y_test <- ...

# 构建模型
model <- keras_model_sequential()
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() %>% 
  layer_dense(units = 128, activation = "relu") %>% 
  layer_dense(units = 1, activation = "linear")

# 编译模型
model %>% compile(
  loss = "mse",
  optimizer = optimizer_adam(),
  metrics = list("mae")
)

# 训练模型
history <- model %>% fit(
  x_train, y_train,
  epochs = 10,
  batch_size = 32,
  validation_split = 0.2
)

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

# 预测新数据
new_data <- ...
model %>% predict(new_data)

在上面的代码中，我们首先加载了训练集和测试集数据，然后构建了一个简单的卷积神经网络模型。这个模型包含了两个卷积层、两个池化层、一个全连接层和一个输出层。模型的损失函数为均方误差（MSE），优化器为Adam，评价指标为平均绝对误差（MAE）。然后我们训练了模型，并使用测试集数据对模型进行了评估。最后，我们可以使用训练好的模型对新数据进行预测。