使用R语言构建神经网络模型：应用于乳腺癌数据集

使用R语言构建神经网络模型：应用于乳腺癌数据集

简介：
神经网络是一种强大的机器学习算法，可以有效地进行分类和回归任务。在本文中，我们将使用R语言中的neuralnet包构建一个神经网络模型，并将其应用于乳腺癌数据集。我们将展示如何准备数据集、搭建神经网络结构、训练模型和评估模型的性能。

1. 导入必要的库和数据集
   首先，我们需要导入所需的R包，并加载乳腺癌数据集。在这个示例中，我们将使用UCI机器学习库中的乳腺癌数据集。

# 导入neuralnet包
library(neuralnet)

# 加载乳腺癌数据集
data("breastCancer", package = "mlbench")

# 查看数据集的结构
str(breastCancer)

2. 数据预处理
   在构建神经网络之前，我们需要对数据进行一些预处理。这包括将数据划分为训练集和测试集，并对特征进行标准化处理。

# 划分数据集为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(breastCancer), 0.7 * nrow(breastCancer))
trainData <- breastCancer[trainIndex, ]
testData &l