写一个python代码完成任务“8元非线性回归预测”

在Python中，我们可以使用sklearn库中的`MLPRegressor`（多元梯度提升回归器）来进行非线性回归预测，例如处理8维输入的数据。以下是一个简单的例子：

# 首先，确保已经安装了必要的库
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设我们有8维特征和目标值数据
X = ...  # 你的8元输入数据集
y = ...  # 目标值数据集

# 数据预处理（标准化）
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001)
model.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
predictions = model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print("Predicted values:", predictions[:5])

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