ANN回归python代码实现

ANN回归的Python代码实现可以参考以下步骤：

1. 导入所需的库和模块，例如numpy、pandas、sklearn等。

2. 加载数据集，可以使用pandas库中的read_csv()函数。

3. 对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。

4. 划分数据集为训练集和测试集，可以使用sklearn库中的train_test_split()函数。

5. 构建BP神经网络模型，可以使用sklearn库中的MLPRegressor()函数。

6. 训练模型，可以使用fit()函数。

7. 预测结果，可以使用predict()函数。

8. 评估模型性能，可以使用sklearn库中的mean_squared_error()、r2_score()等函数。

以下是一个简单的ANN回归Python代码实现的示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
# ...

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 构建BP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print('Mean Squared Error:', mse)
print('R2 Score:', r2)