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# Setzen des Pfades und Einlesen der Daten
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setwd("/config/workspace/assistenz-r/lecture")
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Daten <- read.csv("Mietspiegel.csv",header=TRUE,sep=";",fill=TRUE)
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Daten[,"bad"] <- as.factor(Daten[,"bad"])
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Daten[,"kueche"] <- as.factor(Daten[,"kueche"])
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Daten[,"lage"] <- as.factor(Daten[,"lage"])
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Daten[,"zh"] <- as.factor(Daten[,"zh"])
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# Berechnung des neuronalen Netzes
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# Laden des R-Pakets
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library(ANN2)
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# Erstellen eines Datensatzes mit Dummy-Codierung der kategoriellen Variablen
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X <- model.matrix(mieteqm ~ flaeche + bjahr + bad + kueche + lage + zh, Daten)
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X <- X[,-1] # entferne den Intercept
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y <- Daten[,"mieteqm"]
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# Trainieren des neuronalen Netzes
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# mit 2 Hidden Layer, wobei der 1. Hidden Layer 4 Hidden Units hat und
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# der 2. Hidden Layer 3 Units hat
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model <- neuralnetwork(X, y, hidden.layers=c(4,3), regression = TRUE,
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loss.type = "absolute", learn.rates = 1e-04,n.epochs = 100,
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verbose=FALSE)
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# Starten der Shiny-App
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library(shiny)
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setwd("/config/workspace/assistenz-r/lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz")
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runApp("App-Mietspiegel_neuronalesNetz")
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