22、黑盒方法：神经网络与支持向量机

黑盒方法：神经网络与支持向量机

1. 混凝土强度预测的挑战

准确估算混凝土强度是一个极具挑战性的问题。尽管混凝土在几乎所有建筑项目中都有应用，但其性能因各种成分以复杂方式相互作用而有很大差异，因此很难精确预测最终产品的强度。若能有一个模型，根据输入材料的成分列表可靠地预测混凝土强度，将有助于实现更安全的建筑施工实践。

2. 数据收集

• 数据来源 ：使用由I - Cheng Yeh捐赠给UCI机器学习数据仓库（http://archive.ics.uci.edu/ml ）的混凝土抗压强度数据。
• 数据内容 ：混凝土数据集包含1030个混凝土示例，有八个特征描述混合物中使用的成分，包括水泥、矿渣、灰、水、高效减水剂、粗骨料、细骨料的用量（每立方米千克数）以及老化时间（以天为单位），还有最终的抗压强度这一结果变量。
• 操作步骤 ：从Packt Publishing网站下载 concrete.csv 文件，并保存到R工作目录。

3. 数据探索与准备

1. 加载数据 ：使用 read.csv() 函数将数据加载到R对象中，并确认其结构：

concrete <- read.csv("concrete.csv")
str(concrete)