R語言深度學(xué)習(xí)：用keras神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型預(yù)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)|附代碼數(shù)據(jù)
library(keras)
生成樣本數(shù)據(jù)集
首先，本教程的樣本回歸時(shí)間序列數(shù)據(jù)集。
plot(?c?)points(?a?)points(??b?)points(??y?)
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紅線是y輸出，其余的點(diǎn)是x輸入的序列。
我們需要將x輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成矩陣類型。
x?=?as.matrix(data.frame(a,b,c))y?=?as.matrix(y)
建立模型
接下來，我們將創(chuàng)建一個(gè)keras序列模型。
???loss?=?"mse",???optimizer?=??"adam",????metrics?=?list("mean_absolute_error")
訓(xùn)練模型和檢查準(zhǔn)確性
接下來，我們將用x、y數(shù)據(jù)來擬合模型，并檢查其準(zhǔn)確性。
evaluate(x,?y,?verbose?=?0)print(scores)
接下來，我們將預(yù)測x數(shù)據(jù)，并在圖中與原始y值進(jìn)行比較。
plot(x,?y)
預(yù)測測試數(shù)據(jù)
接下來，我們將把數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練和測試兩部分，再次訓(xùn)練模型，預(yù)測測試數(shù)據(jù)。
fit(train_x,train_y)predict(test_x)
最后，我們將繪制原始測試數(shù)據(jù)的Y值和預(yù)測值。
plot(x,?test_y)lines(x,?y_pred)
在本教程中，我們已經(jīng)簡單了解了如何在R中用keras神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合回歸數(shù)據(jù)。
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本文選自《R語言深度學(xué)習(xí)：用keras神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型預(yù)測時(shí)間序列數(shù)據(jù)》。
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