输入数据为3923行，8列特征，真实值为3923行，一列，如何用卷积神经网络预测输出

您可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来预测输出。CNN在图像处理领域广泛应用，但也适用于其他类型的数据，包括您提到的具有3923行和8列特征的数据。

以下是一个简单的示例，说明如何使用CNN来预测输出：

1. 数据预处理：
- 将3923行8列的特征数据分为训练集和测试集。
- 对输入数据进行标准化或归一化处理，确保特征数据在相同的尺度范围内。

2. 构建CNN模型：
- 使用Keras、PyTorch或TensorFlow等深度学习框架构建模型。
- 模型的第一层可以是卷积层，用于提取特征。您可以根据数据的特点选择适当的卷积核大小和数量。
- 添加池化层，以减少特征图的维度。
- 添加更多的卷积层和池化层，以进一步提取特征。
- 将卷积层的输出展平为一维向量。
- 添加全连接层和激活函数，以学习特征之间的复杂关系。
- 最后一层是具有一个神经元的输出层，用于回归问题。

3. 模型训练和评估：
- 使用训练集对模型进行训练，并使用测试集进行验证。
- 定义损失函数，如均方误差（Mean Squared Error, MSE）。
- 选择适当的优化算法，如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）或Adam优化器。
- 设置合适的批次大小和训练轮数，以平衡训练时间和模型性能。

4. 模型预测：
- 使用训练好的模型对新的输入数据进行预测。
- 将输入数据输入到模型中，并获取输出值。
- 根据需要，可以将输出值进行后处理，如逆标准化或逆归一化。

请注意，以上仅提供了一个基本的框架示例，具体的模型结构和参数设置可能需要根据您的数据和问题进行调整。此外，您还可以尝试其他的深度学习模型或调整CNN模型的结构，以获得更好的预测性能。