31个样本6个特征的训练集，神经网络的epochs和 batch_size应该选多大

选择神经网络的epoch和batch_size大小需要根据具体情况进行选择。一般来说，epoch数越大，模型的训练时间越长，但是模型的性能可能会更好。batch_size越大，每次迭代的训练数据越多，模型的训练速度可能会更快，但是内存消耗也会相应增加。

对于31个样本和6个特征的训练集，由于数据量较小，建议选择较小的batch_size，如4或8，并且尝试使用较小的epoch数，如10或20。如果发现模型过拟合，则可以尝试减小epoch数或增加正则化项。如果模型欠拟合，则可以尝试增加epoch数或增加网络的复杂度。