cnn回归预测Python

在Python中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）常用于回归预测任务，尤其是在处理图像、视频或序列数据时。CNN特别擅长提取局部特征，并通过深度学习模型捕获数据中的复杂模式。当你需要对连续变量做预测，比如房价、股票价格等，可以采用回归模型如线性回归，然后结合CNN来提取输入数据中的特征。

例如，你可以这样做：

1. 导入必要的库：如`tensorflow.keras`（Keras是一个高级API，可用于快速构建和训练机器学习模型，包括CNN）。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

2. 定义CNN结构：

model = tf.keras.Sequential([
    Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(time_steps, input_features)),
    MaxPooling1D(pool_size=2),
    Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'),
    MaxPooling1D(pool_size=2),
    Flatten(),
    Dense(units=1)  # 输出层只有一个节点，因为是回归
])

3. 编译模型并训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')  # 使用均方误差作为损失函数
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=50, validation_data=(x_val, y_val))