python mlp多输入多输出回归预测

MLP（多层感知机）是一种人工神经网络模型，用于解决回归预测问题。它可以接受多个输入特征，并预测多个输出变量。Python中可以使用不同的库来实现MLP，如TensorFlow、PyTorch和Keras。

在给定的引用中，第一个引用提供了MATLAB实现MLP多输入回归预测的完整源码和数据。该实现使用了7个特征作为输入，1个变量作为输出。同时，还提供了运行环境要求。

第二个引用展示了使用PyTorch实现的MLP网络结构。该网络具有8个输入特征和1个输出变量，并且包含3个隐藏层。这段代码使用了PyTorch的nn.Module类来定义网络结构，包括线性层（Linear）和激活函数（ReLU）。在前向传播过程中，输入数据逐层经过线性和激活函数的计算，最后得到预测输出。该网络结构可以通过调用forward方法来进行预测。

第三个引用提供了使用Keras库实现的多输入多输出回归预测的例子。该例子使用了一个简单的数据集，包含3个输入特征和1个输出变量。代码中使用了Keras的Sequential模型，并添加了隐藏层和输出层。在训练过程中，使用了adam优化器和均方误差损失函数。最后使用训练好的模型进行预测。

综上所述，在Python中，可以使用不同的库来实现MLP多输入多输出回归预测。具体的实现方式取决于所选择的库和具体的需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB实现MLP多层感知机多输入回归预测（完整源码和数据）](https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/86794034)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [[Pytorch]多层感知机（MLP）回归的实现、训练与评估](https://blog.csdn.net/electric_sheep/article/details/124505771)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [MLP多层感知器的python小例子](https://blog.csdn.net/weixin_45063703/article/details/119850781)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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