构造一个ANN算法，数据集有8个变量，储存在csv文件中，文件前4列是输入变量，后4列是输出变量，拟设置一个隐藏层。代码示例

很高兴能回答您的问题！以下是一个简单的ANN算法的代码示例，它适用于您描述的数据集格式和要求的隐藏层数。请注意，这个代码示例只是为了说明ANN算法的基本原理，并不代表最好的实现方式。如果您需要更高效的ANN算法实现，我建议您查阅相关文献或咨询专业人士。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :4].values
y = data.iloc[:, 4:].values

# 构造MLPRegressor对象
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(8,), max_iter=1000)

# 将数据集分成训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(X))
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 训练模型
mlp.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的输出数据
y_pred = mlp.predict(X_test)

# 计算模型的评分
score = mlp.score(X_test, y_test)
print("模型的评分为：", score)

希望这个代码示例能够帮助您开始构建自己的ANN算法！如果您有任何疑问或需要更多解释，请随时问我。