❖神经网络分析

用户可以使用R模型节点引用任意R package来连接R数据或者R绘图进行分析，本示例就是通过引用神经网络的R package去分析银行的电话营销效果。

1. 拖拽数据集节点“银行训练数据”到编辑区，添加R模型节点，R模型连接数据集。

2. 在R模型中输入脚本

#import(__ALL__)                                                                                            //引用数据集中所有的列

library(nnet)                                                                                                   //引用的package：nnet是神经网络

MODEL<-nnet(y ~ ., data=col,size=10,rang=0.1,decay=5e-4,maxit=200)    //建模。Size： 隐藏层的层数；Rang：参数的范围；Decay：衰减的参数；Maxit 迭代次数。

3. 右键运行R模型，运行成功。

4. 拖拽数据集节点“bankTest”到编辑区。

5. 拖拽R数据节点到编辑区。

6. R数据连接“银行测试数据”和R模型。

7. 在R数据节点输入脚本

#import(__ALL__)                                                                              //引用数据集中所有的列

library(nnet)                                                                                     //引用的package：nnet是神经网络

pred <- predict(MODEL, col, type="class")                                       //引用MODEL变量，col是包含数据集所有列的数据框

list(pred = pred)                                                                              //返回list结果

8. 选择R数据的探索数据，增加预测列pred。