We have seen the cars2018.csv data in the 'Example: Fuel Consumption' Lecture Task 1: Install {keras} (and Tenserflow) on your computer. Make sure its linkage with Python libary is also established. (It is one of the key steps for this assignment. It may take some time if you have not get the right library installed. Here is a reference link. https://keras.rstudio.com/reference/install_keras.html) Task 2: Divide the data randomly into 80% training and 20% test, fit a neural network model on fuel consumption (mpg) with one hidden dense layer. Choose the number of hidden units, and select the right activation function and modelling parameters. Task 3: Fit another neural network with 2 hidden dense layers, i.e. stack another hidden layer on top of the pervious neural net. Choose the number of the hidden units for the second layer. Compare the results with output from Task 2. Task 4: Compare the model performance with the model discussed in the lecture, i.e. the lasso, rpart, random forest, and xgboost models. Task 5: Change the response variable from mpg to Liters/KM (i.e. 235.15/mpg), and re-fit a neural network model. Compare performance as in Task 4.请你提供这个题目的task4的代码

时间: 2024-02-14 22:09:40 浏览: 89
好的,以下是Task 4的代码,包括了Lasso、rpart、随机森林和xgboost模型的训练和评估: ```R library(caret) library(mlbench) library(glmnet) library(rpart) library(randomForest) library(xgboost) # Load data data("cars2018") # Task 2 - Fit a neural network model with one hidden layer set.seed(123) train_index <- createDataPartition(cars2018$mpg, p = 0.8, list = FALSE) train_data <- cars2018[train_index, ] test_data <- cars2018[-train_index, ] model1 <- keras_model_sequential() %>% layer_dense(units = 10, activation = "relu", input_shape = ncol(train_data) - 1) %>% layer_dense(units = 1) compile(model1, optimizer = "adam", loss = "mean_squared_error", metrics = "mean_squared_error") history1 <- fit(model1, as.matrix(train_data[, -1]), train_data$mpg, epochs = 50, batch_size = 32, validation_split = 0.2, verbose = 0) plot(history1) # Task 3 - Fit a neural network model with two hidden layers model2 <- keras_model_sequential() %>% layer_dense(units = 10, activation = "relu", input_shape = ncol(train_data) - 1) %>% layer_dense(units = 5, activation = "relu") %>% layer_dense(units = 1) compile(model2, optimizer = "adam", loss = "mean_squared_error", metrics = "mean_squared_error") history2 <- fit(model2, as.matrix(train_data[, -1]), train_data$mpg, epochs = 50, batch_size = 32, validation_split = 0.2, verbose = 0) plot(history2) # Task 4 - Compare the model performance with other models # Lasso model set.seed(123) train_index <- createDataPartition(cars2018$mpg, p = 0.8, list = FALSE) train_data <- cars2018[train_index, ] test_data <- cars2018[-train_index, ] glmnet_fit <- cv.glmnet(as.matrix(train_data[, -1]), train_data$mpg, alpha = 1, nfolds = 10) lasso_pred <- predict(glmnet_fit, newx = as.matrix(test_data[, -1]), s = "lambda.min") lasso_mse <- mean((lasso_pred - test_data$mpg) ^ 2) lasso_mae <- mean(abs(lasso_pred - test_data$mpg)) # rpart model set.seed(123) train_index <- createDataPartition(cars2018$mpg, p = 0.8, list = FALSE) train_data <- cars2018[train_index, ] test_data <- cars2018[-train_index, ] rpart_fit <- rpart(mpg ~ ., data = train_data, method = "anova") rpart_pred <- predict(rpart_fit, newdata = test_data) rpart_mse <- mean((rpart_pred - test_data$mpg) ^ 2) rpart_mae <- mean(abs(rpart_pred - test_data$mpg)) # Random forest model set.seed(123) train_index <- createDataPartition(cars2018$mpg, p = 0.8, list = FALSE) train_data <- cars2018[train_index, ] test_data <- cars2018[-train_index, ] rf_fit <- randomForest(mpg ~ ., data = train_data, ntree = 500) rf_pred <- predict(rf_fit, newdata = test_data) rf_mse <- mean((rf_pred - test_data$mpg) ^ 2) rf_mae <- mean(abs(rf_pred - test_data$mpg)) # XGBoost model set.seed(123) train_index <- createDataPartition(cars2018$mpg, p = 0.8, list = FALSE) train_data <- cars2018[train_index, ] test_data <- cars2018[-train_index, ] xgb_train <- xgb.DMatrix(data = as.matrix(train_data[, -1]), label = train_data$mpg) xgb_test <- xgb.DMatrix(data = as.matrix(test_data[, -1]), label = test_data$mpg) xgb_params <- list(objective = "reg:squarederror", max_depth = 3, eta = 0.1, subsample = 0.5, colsample_bytree = 0.5) xgb_fit <- xgb.train(params = xgb_params, data = xgb_train, nrounds = 100) xgb_pred <- predict(xgb_fit, newdata = xgb_test) xgb_mse <- mean((xgb_pred - test_data$mpg) ^ 2) xgb_mae <- mean(abs(xgb_pred - test_data$mpg)) # Compare model performance model_mse <- c(lasso_mse, rpart_mse, rf_mse, xgb_mse) model_mae <- c(lasso_mae, rpart_mae, rf_mae, xgb_mae) model_perf <- data.frame(Model = c("Lasso", "rpart", "Random Forest", "XGBoost"), MSE = model_mse, MAE = model_mae) print(model_perf) ``` 以上是Task 4的代码,包括了Lasso、rpart、随机森林和xgboost模型的训练和评估,希望可以帮到你!
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补全以下代码private String cid;// Course id, e.g., CS110. private String name;// Course name, e.g., Introduce to Java Programming. private Integer credit;// Credit of this course private GradingSchema gradingSchema; //Grading schema of this course // enum GradingSchema{FIVE_LEVEL, PASS_FAIL} private Integer capacity;// Course capacity. private Integer leftCapacity;// Course capacity left. You should update the left capacity when enrolling students. private Set<Timeslot> timeslots;// One course may have one or more timeslots. e.g., a lecture in Monday's 10:20-12:10, and a lab in Tuesday's 14:00-15:50. public Course(String cid, String name, Integer credit, GradingSchema gradingSchema, Integer capacity) // constructor public void addTimeslot(Timeslot timeslot) //Record a timeslot for this course private Integer id;// A unique student id, should be an 8-digit integer: Undergraduates' ids should start with 1; Postgraduates' ids should start with 3. e.g., 12213199. private String name;// Student’s name private Map<Course, Grade> courses;// Enrolled courses, using Map structure to store course and its grade as a pair. Grade is an enum type enum Grade{PASS,FAIL,A,B,C,D,F}with an attribute: Double gradePoint protected Student(Integer id, String name) // constructor public abstract boolean canGraduate() // Checks if this student satisfies all the graduating conditions. Hint: you are allowed to change this abstract method into non-abstract to check if the student satisfies the common graduation conditions. public void enroll(Course course) // Tries to enroll the course, do some checks before enrolling. public void recordGrade(Course course, Grade grade)// Records the grade of a course that is current learning. public double getGpa() // Calculates the GPA for this student. public UndergraduateStudent(Integer id, String name)// constructor public boolean canGraduate() //Additional graduating conditions for undergraduate students public PostgraduateStudent(Integer id, String name)// constructor public boolean canGraduate() //Additional graduating conditions for postgraduate students

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