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在R语言中，可以使用neuralnet包来实现神经网络模型。下面是一个简单的示例代码

lewis 2年前 (2023-10-27) 阅读数 6 #技术

在R语言中，可以使用neuralnet包来实现神经网络模型。下面是一个简单的示例代码：

#安装并加载neuralnet包
install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)

#创建一个数据集
data<-data.frame(
x1=runif(100),
x2=runif(100),
y=ifelse(x1+x2>1,1,0)
)

#创建神经网络模型
model<-neuralnet(
y~x1+x2,
data=data,
hidden=c(3),#设置隐藏层神经元个数
linear.output=FALSE#输出层是否使用线性激活函数
)

#预测
new_data<-data.frame(
x1=runif(10),
x2=runif(10)
)
predictions<-compute(model,new_data)
print(predictions$net.result)

在上面的代码中，首先安装并加载neuralnet包，然后创建一个数据集。接着使用neuralnet函数创建神经网络模型，指定输入特征和输出标签，设置隐藏层神经元个数和输出层激活函数等参数。最后通过compute函数对新数据进行预测。

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