R语言 神经网络回归预测模型中，nnet()函数进行超参数寻优

R语言中的`nnet()`函数主要用于构建神经网络模型，它属于`neuralnet`包的一部分。对于神经网络回归预测模型，我们通常关注的是模型的性能和复杂度，其中超参数是需要调整的关键因素。`nnet()`函数并没有内置的超参数优化功能，但我们可以采用外部工具如`caret`、`tuneR`或`mlr`等来帮助寻找最佳的超参数组合。

在使用`nnet()`进行超参数寻优时，可能涉及以下几个步骤：

1. **加载必要的库**：首先，你需要安装并加载`caret`或其他优化库，例如：

install.packages("caret")
library(caret)

2. **数据准备**：将你的数据集分为训练集和测试集，如果有必要，对连续变量进行归一化或标准化处理。

3. **定义超参数范围**：确定你想要尝试的不同学习率 (`decay`)、迭代次数 (`maxit`)、节点数 (`size`) 或其他特定于`nnet()`的参数。例如：

control <- trainControl(method = "cv", number = 5) # 使用交叉验证控制
params <- caret::createDataPartition(y = your_data$target, p = 0.8, list = FALSE) # 划分数据
grid <- expand.grid(decay = c(0.01, 0.1), maxit = c(100, 500), size = c(5, 10)) # 超参数网格

4. **模型训练与超参数搜索**：

set.seed(123) # 设置随机种子为了复现结果
model <- tuneGrid(model = nnet(target ~ ., data = training(params)), grid = grid, control = control)

这会返回一个包含不同参数组合下模型性能的`data.frame`。

5. **评估与选择**：查看`resamples`部分，选择性能最好的超参数组合，然后用找到的最佳参数训练最终模型。