R语言神经网络模型回归

在R语言中，可以使用神经网络模型进行回归分析。神经网络模型是一种可以对多维数据进行训练的模型，特别适用于图像等类型的数据。使用R中的Keras深度学习API可以轻松拟合回归数据。 在这个教程中，我们可以学习如何使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。首先，我们需要生成一个简单的回归数据集，然后建立模型，对模型进行训练，并最终预测输入数据。 在R中，可以使用neuralnet包来创建神经网络模型。该包提供了一个函数来构建一个具有指定隐藏层数的神经网络模型。 根据你的需求，你可以选择隐藏层数以及其他相关参数来构建适合你的神经网络模型。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析](https://blog.csdn.net/weixin_30798867/article/details/113508648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/119255391)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [R语言经典模型BP神经网络](https://blog.csdn.net/Mrrunsen/article/details/127149283)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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