神经网络-预测财产损失

1.加载三个包

神经网络neuralnet();网格函数grid();数据包MASS()

调出MASS包里的数据看看，geyser共299个数据

2.导入输入数据和输出数据

p是事故起数，死亡人数，受伤人数的值，t是据此而遭受的直接财产损失

3.合并数据并给4个属性命名

4.建立神经网络模型解决回归预测，三个输入，一个输出，隐藏层20个神经元，阈值为0.005，学习率为0.1，选用rprop+方法进行参数优化，损失函数SSE，激活函数logistic

画网络图

5.建立测试集

6.采用训练好的模型进行预测，然后输出预测值（ls()返回当前环境所以对象的名字）

额，感觉好像不是特别准确，有待改进

转载于:https://www.cnblogs.com/flowerfield423/p/10041676.html

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