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多层感知机简介

使用 R 语言构建 MLP

准备工作

数据准备

构建 MLP 模型

评估模型性能

超参数调优

安装和加载 caret 包

定义超参数搜索空间

编写自定义训练函数

进行超参数调优

使用最优超参数训练最终模型

总结

在本文中，我们将介绍如何使用 R 语言构建一个多层感知机（MLP）。我们将从 MLP 的原理和结构开始，然后介绍如何使用 R 语言和 keras 包构建、训练和评估 MLP。接下来，我们将通过一个实际示例进行详细说明，并展示如何对模型进行优化。文章包含清晰的实现步骤和原理，以及相关的 R 语言代码。

多层感知机（MLP）是一种人工神经网络，可以对非线性数据进行建模。它由多个层组成，每层包含一定数量的神经元。MLP 至少包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。神经元之间通过权重连接，并具有激活函数。MLP 的训练通常使用反向传播（Backpropagation）算法进行。

首先，我们需要安装和加载所需的 R 包。在本例中，我们将使用 keras 包来构建和训练 MLP。

接下来，我们需要准备数据。在本例中，我们将使用 R 内置的 iris 数据集。这个数据集包含了 150 个鸢尾花样本的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。我们的任务是根据这些特征预测鸢尾花的类别。