python+bp神经网络代码实现预测模型

Python加上Backpropagation (BP) 神经网络可以用于创建预测模型，这是一种基于深度学习的机器学习算法。下面是一个简单的例子，展示如何使用Keras库（它是TensorFlow的一个高级API）来实现一个多层感知机（MLP）模型：

# 导入所需的库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 假设我们有一个简单的线性数据集作为示例
# 数据准备
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))  # 输入层，4个隐藏节点，激活函数为ReLU
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 输出层，1个节点，激活函数为Sigmoid（适合二分类）

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=1500, verbose=0)

# 预测新数据
predictions = model.predict_classes(np.array([[0.5, 0.5]]))  # 对于一个点(0.5, 0.5)，预测其类别

# 输出相关问题：
1. 这段代码适用于处理哪种类型的预测任务？
2. 如何调整模型结构以适应更复杂的非线性关系？
3. 如何处理训练数据不足的情况来提升模型性能？

注意：这个例子是简化的，并未涵盖所有细节，实际应用中可能需要对数据预处理、特征工程等步骤进行更多操作。此外，`binary_crossentropy`通常用于二分类问题，对于其他类型的回归问题，可能会选择其他的损失函数。