帮我写一个 回归神经网络机器学习的python代码，一个输入一个输出，选择Adam作为求解器，梯度阈值为1，隐藏单元数为200

下面是一个简单的Python代码示例，使用了Keras库来构建一个简单的回归神经网络模型。这个模型包含一个输入层、一个具有200个隐藏单元的隐藏层，以及一个输出层。我们将使用Adam作为优化器，并设置梯度阈值为1（通常称为clipvalue）。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 定义模型
model = Sequential()

# 添加输入层（第一层需要指定input_dim，即输入数据的维度）
# 假设输入数据是1维的，所以input_dim=1
model.add(Dense(200, input_dim=1, activation='relu'))

# 添加隐藏层，200个隐藏单元
model.add(Dense(200, activation='relu'))

# 添加输出层，1个输出单元
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型，使用Adam优化器，设置梯度阈值为1
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=Adam(clipvalue=1))

# 打印模型概况
model.summary()

# 假设X_train和y_train是我们要训练的数据集
# X_train = ... # 输入数据，维度为样本数 x 1
# y_train = ... # 输出数据，维度为样本数 x 1

# 训练模型
# model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型或进行预测时，使用下面的代码
# predictions = model.predict(X_test)

请注意，上面的代码中注释掉了一些可能需要根据您的数据集填写的代码段。您需要自行提供训练数据集 `X_train` 和 `y_train`，以及可能的测试数据集 `X_test`。此外，代码中的 `model.fit` 和 `model.predict` 方法调用也需要根据您的具体情况进行调整。