R语言使用MASS包中的shuttle数据集和neuralnet包构建神经网络模型

R语言使用MASS包中的shuttle数据集和neuralnet包构建神经网络模型

神经网络是一种基于生物神经系统的计算模型，它可以模拟人脑神经元之间的相互连接和信息传递过程。在机器学习领域，神经网络被广泛应用于模式识别、回归分析和分类等任务中。本文将介绍如何使用R语言中MASS包中的shuttle数据集和neuralnet包构建神经网络模型。

首先，我们需要加载所需的R包。使用以下代码加载MASS和neuralnet包：

library(MASS)
library(neuralnet)

接下来，我们将使用MASS包中的shuttle数据集作为我们的示例数据集。shuttle数据集是一个用于判断航天飞机进入大气层的数据集，其中包含了各种输入特征和相应的目标变量。我们可以使用以下代码加载并查看数据集：

data(shuttle)
head(shuttle)

数据集包含了9个输入变量（V1到V9）和1个目标变量（target）。接下来，我们需要对数据进行预处理，以便将其用于神经网络模型的训练和测试。

首先，我们将数据集拆分为训练集和测试集。我们将80%的数据用于训练，剩余的20%用于测试。使用以下代码执行数据集的拆分：

set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(shuttle), 0.8 * nrow(shuttle))
train_data <- shut