@loyal
Для создания регрессивной нейронной сети на Python вам потребуется использовать библиотеку глубокого обучения, такую как TensorFlow или Keras. Вот пример создания простой регрессивной нейронной сети с использованием библиотеки Keras:
- Установите Keras, используя команду pip install keras.
- Импортируйте необходимые модули:
1
2
3
|
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
|
- Определите данные обучения и целевые значения:
1
2
3
4
5
6
|
# Данные обучения
X_train = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y_train = np.array([10, 20, 30])
# Целевые значения
X_test = np.array([[2, 3, 4]])
|
- Создайте модель нейронной сети и добавьте слои:
1
2
3
4
|
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=3, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
|
- Скомпилируйте модель с функцией потерь и оптимизатором:
1
|
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
|
- Обучите модель на данных обучения:
1
|
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=1)
|
- Получите результаты предсказаний на тестовых данных:
1
2
|
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)
|
Это базовый пример, который можно регулировать и добавлять дополнительные слои или изменять гиперпараметры для улучшения результатов.