关于数据挖掘:R语言深度学习用keras神经网络回归模型预测时间序列数据附代码数据

最近咱们被客户要求撰写对于深度学习的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

回归数据能够用 Keras 深度学习 API 轻松拟合。在本教程中，咱们将简要地学习如何通过应用 R 中的 Keras 神经网络模型来拟合和预测回归数据

在这里，咱们将看到如何创立简略的回归数据，建设模型，训练它，并最终预测输出数据。

该教程包含

生成样本数据集
建设模型
训练模型并查看准确性
预测测试数据
源代码列表

咱们将从加载 R 的 Keras 库开始。

library(keras)

首先，本教程的样本回归工夫序列数据集。

plot(c)
points(a)
points(b)
points(y)

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红线是 y 输入，其余的点是 x 输出的序列。

咱们须要将 x 输出数据转换成矩阵类型。

x = as.matrix(data.frame(a,b,c))
y = as.matrix(y)

接下来，咱们将创立一个 keras 序列模型。

   loss = "mse",
   optimizer =  "adam", 
   metrics = list("mean_absolute_error")

接下来，咱们将用 x、y 数据来拟合模型，并查看其准确性。

evaluate(x, y, verbose = 0)
print(scores)

接下来，咱们将预测 x 数据，并在图中与原始 y 值进行比拟。

plot(x, y)

接下来，咱们将把数据集分成训练和测试两局部，再次训练模型，预测测试数据。

fit(train_x,train_y)
predict(test_x)

最初，咱们将绘制原始测试数据的 Y 值和预测值。

plot(x, test_y)
lines(x, y_pred)

在本教程中，咱们曾经简略理解了如何在 R 中用 keras 神经网络模型拟合回归数据。

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本文选自《 R 语言深度学习：用 keras 神经网络回归模型预测工夫序列数据》。

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