如何在Python中利用Excel数据通过深度神经网络（DNN）实现回归预测，并进行模型参数微调以优化预测结果？

在进行深度学习项目时，选择合适的工具和数据源至关重要。考虑到你对Excel数据的使用需求，以及想要通过深度神经网络进行回归预测，推荐你查看《Python深度神经网络DNN数据回归预测教程》。这本书提供了完整的指南和代码，帮助你从数据预处理到模型训练，再到参数微调的整个过程。

参考资源链接：[Python深度神经网络DNN数据回归预测教程](https://wenku.csdn.net/doc/3eym9o67t6?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备你的Excel数据集，确保数据格式符合程序的要求，通常需要包含输入特征和对应的回归目标值。然后，你可以使用Python的pandas库来读取Excel文件，并将数据转换成适合神经网络训练的格式。

在模型构建方面，你可以使用TensorFlow或Keras这样的深度学习库来构建DNN模型。你需要定义模型的架构，包括隐藏层的数量、每层的神经元数量、激活函数类型等。一旦模型架构确定，你可以使用准备好的数据来训练模型。

模型训练完成后，你应该评估模型的性能。《Python深度神经网络DNN数据回归预测教程》中会介绍如何生成评价指标和图形，帮助你直观理解模型的预测效果。评价指标可以包括R^2、RMSE、MAE和MBE等。

为了进一步提升模型的预测准确性，你可能需要对模型参数进行微调。这可能包括调整学习率、批量大小、训练轮数等超参数，或者更换不同的激活函数和优化器。你可以通过实验不同的参数组合，并观察评价指标的变化来找到最优配置。

在整个过程中，你的《Python深度神经网络DNN数据回归预测教程》将提供强大的支持，不仅包含模型构建的细节，还包括调试和优化技巧。在掌握了基础知识之后，你还可以深入学习如何对模型进行更精细的调整，以及如何处理更加复杂的回归问题。

参考资源链接：[Python深度神经网络DNN数据回归预测教程](https://wenku.csdn.net/doc/3eym9o67t6?spm=1055.2569.3001.10343)