对两个csv数据集进行神经网络训练

好的，训练神经网络可以分为以下步骤：

1. 数据预处理：将两个csv数据集导入到Python中，进行数据清洗、数据转换、数据归一化等处理，确保数据格式正确，可用于神经网络训练。

2. 划分训练集和测试集：将预处理后的数据集随机划分为训练集和测试集，一般采用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。

3. 确定神经网络结构：选择合适的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数量和激活函数等。可以参考已有的模型或者自己设计。

4. 定义损失函数和优化器：选择合适的损失函数和优化器，常用的有均方误差损失函数和随机梯度下降优化器等。

5. 训练神经网络：使用训练集对神经网络进行训练，不断调整参数，降低损失函数的值，提高模型的准确率。

6. 测试神经网络：使用测试集对神经网络进行测试，评估模型的性能，计算准确率、精度、召回率等指标。

7. 调整参数和结构：根据测试结果，对神经网络的参数和结构进行调整，重复训练和测试步骤，直到得到最优模型。

具体实现过程可以使用Python中的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。