Как сделать регресивную нейронную сеть на python?

@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:

1. Установите Keras, используя команду pip install keras.
2. Импортируйте необходимые модули:

1
2
3

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

1. 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]])

1. 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'))

1. Скомпилируйте модель с функцией потерь и оптимизатором:

1

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

1. Обучите модель на данных обучения:

1

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=1)

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.