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

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本文使用R语言的neuralnet包构建神经网络回归模型,并与线性回归模型进行对比。通过创建包含两个输入变量和一个输出变量的数据集,将数据分为训练集和测试集。对比了两种模型在预测性能上的差异,以均方根误差(RMSE)作为评估指标,展示了神经网络在处理非线性关系时的优势。

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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 <-
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