依据深度学习框架，建立神经网络模型，进行预测分析。请完成下列任务。 1.单元回归分析 为研究我国人均消费金额y(元)与人均国民收入x(元)之间的关系，如下表所示， 试根据下列数据，建立线性回归模型。(数据文件gdpcost.csv)写一个与上面一样结构的代码

好的，请稍等，我帮您写一个代码。在此之前，需要确保您已经安装了以下库：pandas、numpy、tensorflow、sklearn，如果您没有安装，可以通过命令行输入以下命令进行安装：

pip install pandas numpy tensorflow sklearn

安装完成后，您可以将以下代码复制到您的Python文件中运行。

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('gdpcost.csv')
x = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据标准化
sc = StandardScaler()
x = sc.fit_transform(x)

# 划分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(1, input_dim=1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

# 评估模型
loss = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', loss)

# 预测
x_new = np.array([[30000]])
x_new = sc.transform(x_new)
y_new = model.predict(x_new)
print('Predicted cost:', y_new)

在这个代码中，我们首先读取了名为“gdpcost.csv”的数据文件，然后将数据进行了标准化，并划分为训练集和测试集。然后，我们定义了一个简单的线性回归模型，并使用均方误差作为损失函数进行训练。最后，我们使用测试集评估了模型，并使用模型预测了一个新的人均国民收入所对应的人均消费金额。