R语言h2o深度学习回归预测

配置所需环境：
install.packages("h2o")
library(h2o)
Sys.setenv(JAVA_HOME="E:/java/JAVA(1)")         -----配置环境变量
h2o.init() #链接h2o平台
使用的数据形式如下：


先处理一下数据，划分一下数据集：
a<-read.table("gu.txt")
gutrain<-a[1:4680,]
gutest<-a[4681:4695,]
write.table(gutrain, file="D:/gutrain.csv",col.names=F,row.names=F,sep=",") 
write.table(gutest, file="D:/gutest.csv",col.names=F,row.names=F,sep=",") 


a_train <- h2o.importFile(path = "D:/gutrain.csv")#训练集
a_test <- h2o.importFile(path = "D:/gutest.csv")#测试集


y_train <- as.factor(as.matrix(a_train[, 5]))#训练y
y_test <- as.factor(as.matrix(a_test[, 5]))#测试y
然后建立模型：
model <- h2o.deeplearning(x = c(1:4,c(6,7)),  # column numbers for predictors
                          y = 5,   # column number for label
                          training_frame = a_train,
                          activation = "Rectifier", ##激活函数为纠正线性函数
                          #balance_classes = TRUE, ##分类是否均衡
                          hidden = c(100, 100, 100),  ## three hidden layers
                          epochs = 100)


yhat_train <- h2o.predict(model, a_train)$predict
yhat_train <- as.factor(as.matrix(yhat_train))


yhat_test <- h2o.predict(model, a_test)$predict
yhat_test <- as.factor(as.matrix(yhat_test))


yt<-as.numeric(as.character(y_test)) #因子转数值需要先转字符再转数值，不然会把因子转成1~length(factor)之间的数值
yhat<-as.numeric(as.character(yhat_test))
接下来看一下预测效果：
s<-0
for(i in 1:15)
{
if(abs(yhat[i]-yt[i])<0.35)
s<-s+1
}

s

[1] 13

预测误差在0.35以内的数据有13个，相对误差是3%，效果还不错，再看一下趋势预测效果

aa<-0
bb<-0
for(i in 1:14)
{
aa[i]<-yt[i+1]-yt[i]
bb[i]<-yhat[i+1]-yhat[i]
}


ss<-0
for(j in 1:14)
{
if(aa[j]*bb[j]>0)
{
ss<-ss+1
}
}
ss

[1] 11

趋势预测的正确率是73.3%，也算差强人意，在参数的调节上再下点功夫可能效果会更好