使用R语言构建神经网络回归模型与线性回归模型的对比

使用R语言构建神经网络回归模型与线性回归模型的对比

在本文中，我们将使用R语言中的neuralnet包来构建神经网络回归模型，并将其与线性回归模型进行对比。神经网络是一种强大的机器学习算法，能够通过学习输入和输出之间的非线性关系来进行预测。与之相比，线性回归模型则假设输入和输出之间存在线性关系。

首先，我们需要安装并加载neuralnet包。可以使用以下代码进行安装：

install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)

接下来，我们将使用一个示例数据集来构建我们的模型。假设我们有一个包含两个输入变量（x1和x2）和一个输出变量（y）的数据集。我们的目标是根据输入变量的值来预测输出变量的值。

# 创建示例数据集
set.seed(123)
x1 <- runif(100, 0, 10)
x2 <- runif(100, 0, 10)
y <- 2*x1 + 3*x2 + rnorm(100, 0, 1)
data <- data.frame(x1, x2, y)

我们将数据集分为训练集和测试集，以便在训练模型后评估其性能。

# 划分训练集和测试集
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <-