125个自变量29个因变量搭建一维卷积回归神经网络

好的，假设你的数据集包含125个自变量和29个因变量，我们可以使用Keras框架来搭建一个简单的一维卷积回归神经网络。以下是示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=(125, 1)))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu'))
model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu'))
model.add(GlobalAveragePooling1D())
model.add(Dense(29))

model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])

在这个示例中，我们首先创建了一个Sequential模型。然后，我们添加了一个Conv1D层，该层有64个滤波器，每个滤波器的大小为3，激活函数为ReLU，输入形状为(125, 1)。我们接着添加了另一个Conv1D层，相同的滤波器数量和大小。接下来，我们添加了一个MaxPooling1D层，该层将序列数据压缩成更小的大小。然后，我们又添加了两个Conv1D层，滤波器数量分别为128，大小为3，激活函数为ReLU。我们使用GlobalAveragePooling1D层将输出压缩成一维。最后，我们添加了一个Dense层，该层有29个神经元。我们使用adam优化器和均方误差损失函数来编译模型。

需要注意的是，这是一个回归模型，因此我们使用了均方误差损失函数。同时，最后一层Dense层没有指定激活函数，这是因为我们希望输出层直接输出回归值，而不是经过激活函数后的概率分布。