python中如何构建CNN神经网络来做回归预测任务

在Python中，构建卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）用于回归预测任务，通常需要使用深度学习库如TensorFlow或Keras。以下是一个简化的例子，假设我们使用Keras来创建一个基本的CNN结构：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten

# 定义模型
model = Sequential()

# 添加第一个卷积层
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_length, num_features)))

# 可能包含更多的卷积层，添加池化层来减小维度
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

# 将卷积层输出展平，以便馈入全连接层
model.add(Flatten())

# 添加一至几个全连接层来进行特征融合
model.add(Dense(128, activation='relu'))

# 输出层，这里是回归，所以激活函数通常是线性的
model.add(Dense(1, activation='linear'))  # 如果回归目标是连续的

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标（对于回归，通常用均方误差MSE）
model.compile(loss=tf.losses.MeanSquaredError(), optimizer='adam', metrics=['mae'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, validation_data=(x_val, y_val))

在这个例子中，`input_length`代表输入序列的长度，`num_features`是每个样本的特征数，`x_train`和`y_train`是训练数据，`x_val`和`y_val`是验证数据。