12、神经网络与深度学习实战：从简单模型到深度回归

神经网络与深度学习实战：从简单模型到深度回归

在当今的科技领域，神经网络和深度学习已经成为解决复杂问题的强大工具。本文将通过两个具体的例子，详细介绍如何构建和评估神经网络模型，以及如何使用深度学习进行回归分析。

简单神经网络的构建与评估

我们的第一个任务是开发一个神经网络，以确定已退役的航天飞机何时应使用自动着陆系统。默认情况下，由机组人员手动着陆，但在机组人员失去能力或长时间轨道运行后重新进入大气层时受到重力不利影响等情况下，可能需要使用自动着陆功能。

数据理解与准备

首先，我们需要加载必要的包并将所需的包放入环境中。数据位于 MASS 包中，以下是具体的代码：

> library(magrittr)
> install.packages(caret)
> install.packages(MASS)
> library(MASS)
> install.packages("neuralnet")
> install.packages("vtreat")

neuralnet 包用于构建模型， caret 包用于数据准备。接下来，我们加载数据并检查其结构：

> data(shuttle)
> str(shuttle)

数据包含256个观测值和7个特征，所有特征均为分类变量，响应变量 use <