神经网络拟合效果评价代码,及可视化结果R代码
时间: 2023-07-09 08:05:18 浏览: 68
以下是神经网络拟合效果评价和可视化结果的R代码:
```R
# 导入所需的库
library(neuralnet)
library(ggplot2)
# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")
# 划分训练集和测试集
train_index <- sample(1:nrow(data), size = 0.7 * nrow(data))
train_data <- data[train_index,]
test_data <- data[-train_index,]
# 建立神经网络模型
model <- neuralnet(formula = y ~ x1 + x2 + x3, data = train_data, hidden = 3)
# 预测测试集结果
pred <- compute(model, test_data[,1:3])
pred_y <- pred$net.result
# 计算均方误差
mse <- mean((test_data$y - pred_y)^2)
# 可视化预测结果和真实结果
ggplot(data = test_data, aes(x = y, y = pred_y)) +
geom_point() +
labs(x = "True Value", y = "Predicted Value") +
geom_abline(slope = 1, intercept = 0, color = "red") +
ggtitle(paste("MSE = ", round(mse, 2)))
```
这段代码首先读取数据,并将其分为训练集和测试集。然后,使用`neuralnet`库建立神经网络模型,并在测试集上进行预测。接下来,计算预测结果和真实结果之间的均方误差,并使用`ggplot2`库可视化预测结果和真实结果。其中,红色的直线表示预测结果和真实结果完全相等的情况。
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