使用DocumentTerm矩阵和神经网络分类器在R中进行预测

我一直在努力学习如何使用DocumentTermMatrix在R中进行预测。 我一直在使用以下链接作为参考，尝试对不同的数据集进行预测

在这里，作者使用IMDB电影评论数据集来分析评论文本。然后，使用朴素贝叶斯分类器（来自e1071）根据审查文本预测审查是积极的还是消极的。数据集包含一个单独的列，其中包含“是/否”值，如果审查结果为肯定，则该值为“是”，否则为“否”

我已经在不同的数据集上成功地为naive bayes分类器实现了这一点，但是我现在想使用不同的分类器来实现这一点，以便比较它们的性能

我一直在尝试使用神经网络分类器（来自neuralnet软件包），但是我不知道从哪里开始

对于朴素贝叶斯分类器，使用以下代码进行预测：

classifier <- naiveBayes(train_DocumentTermMatrix, input_training_data$class, laplace = 1)
pred <- predict(classifier, test_DocumentTermMatrix) 

分类器