在Python中使用神经网络进行数据回归预测，你可以使用深度学习库如TensorFlow、Keras或PyTorch来实现。以下是使用Keras库的示例代码：
Step 1: 准备数据
首先，准备用于训练和测试神经网络的数据集。将数据集分为输入特征和相应的目标值。确保对数据进行适当处理和归一化。
Step 2: 创建并训练神经网络模型
使用Keras库，可以创建一个适合你的问题的神经网络模型。选择合适的网络结构，并设置每个层的节点数和激活函数。编译模型，并使用训练数据对模型进行训练。
下面是一个示例，展示如何使用Keras创建和训练一个简单的多层感知机（MLP）神经网络模型进行数据回归：
import numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense# Step 2: 创建并训练神经网络模型inputs = <输入特征数据> # 替换为你的输入特征数据targets = <目标值数据> # 替换为你的目标值数据# 创建MLP神经网络模型model = Sequential()model.add(Dense(10, input_dim=inputs.shape[1], activation='relu'))model.add(Dense(10, activation='relu'))model.add(Dense(1)) # 最后一层不使用激活函数，用于回归问题# 编译模型model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')# 训练神经网络模型model.fit(inputs, targets, epochs=100, batch_size=32)Step 3: 进行数据回归预测
使用训练好的神经网络模型，可以使用预测函数进行数据回归预测。输入待预测的特征数据，将得到的预测结果作为连续值进行回归预测。
以下是一个示例代码，展示如何使用训练好的神经网络模型对新数据进行回归预测：
# Step 3: 进行数据回归预测new_data = <待预测的特征数据> # 替换为待预测的特征数据# 使用训练好的神经网络模型进行预测predictions = model.predict(new_data)通过以上步骤，你可以使用Python中的神经网络进行数据回归预测。请根据你的具体问题和数据进行相应的调整和修改。
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