X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')分析代码并续写预测代码

这段代码是一个简单的神经网络的训练过程，其中：

- 通过 Pandas 库读取数据集，并将数据集按列切分为特征和标签
- 使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集
- 定义神经网络的输入层、隐藏层和输出层的维度
- 创建一个 NeuralNetwork 类的实例 nn，并传入输入层、隐藏层和输出层的维度
- 定义学习率和训练轮数，并调用 nn.train 方法训练神经网络
- 绘制训练过程中的损失值变化图

接下来是续写预测代码：

假设我们已经训练好了神经网络 nn，现在要使用它来进行预测。我们可以按照以下步骤：

1. 加载要预测的数据集，假设它的特征和标签分别存储在 X_pred 和 y_pred 变量中。

2. 对特征数据进行归一化处理，可以使用 StandardScaler 函数。这是因为在训练神经网络时使用了均方误差（MSE）作为损失函数，而 MSE 对数据的缩放比例非常敏感，因此需要对数据进行归一化处理。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_pred = scaler.fit_transform(X_pred)

3. 调用 nn.predict 方法对数据进行预测，并将预测结果存储在 y_pred_pred 变量中。

y_pred = nn.predict(X_pred)

4. 对预测结果进行反归一化处理，以得到原始数据的预测结果。

y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)

完整的预测代码如下：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载要预测的数据集
X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values
y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values

# 对特征数据进行归一化处理
scaler = StandardScaler()
X_pred = scaler.fit_transform(X_pred)

# 使用训练好的神经网络进行预测
y_pred = nn.predict(X_pred)

# 对预测结果进行反归一化处理
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)