神经网络分析预测销售高低代码

这是一个简单的神经网络模型，用于预测销售量高低。以下是代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 构造数据集
X = np.array([[2, 3], [3, 4], [1, 2], [4, 5], [2, 2], [6, 5], [7, 6], [5, 7], [8, 9], [9, 8]])
y = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立神经网络模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: ", accuracy)

解释一下：

1. 首先构造了一个简单的数据集，包含两个特征（例如广告费用和广告投放时间），以及标签（0表示销售量低，1表示销售量高）。
2. 然后使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。
3. 接下来建立了一个包含一个隐藏层的神经网络模型，使用`MLPClassifier`类来构建。这个模型包含10个隐藏神经元，使用ReLU激活函数，采用Adam优化器进行训练。
4. 使用训练集对模型进行训练。
5. 使用测试集对模型进行测试，得到预测结果。
6. 最后计算准确率，即预测正确的样本数占总样本数的比例。

这只是一个简单的示例，实际上在实际应用中，需要根据具体情况选择不同的模型和参数，并进行更加复杂的特征工程和数据预处理。