写一段神经网络的机器学习代码 用python完成 目的是有一个数据集 共有18列 用17列数据来预测另一列数据

好的，下面是一个简单的神经网络机器学习代码，用于训练并测试数据集，其中使用了17列数据来预测第18列的数据。请注意，这只是一个简单的示例代码，实际上，神经网络的训练过程可能需要更多的参数调整和数据处理等。

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 从CSV文件中加载数据集
dataset = pd.read_csv('dataset.csv')

# 将数据集分为输入特征和输出特征
X = dataset.iloc[:, 0:17].values
y = dataset.iloc[:, 17].values

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=10, input_dim=17, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='linear'))

# 编译神经网络模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练神经网络模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)

# 评估神经网络模型
score = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test loss:', score)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

在上述代码中，我们首先从CSV文件中加载数据集，然后将数据集分为输入特征和输出特征，接着将数据集分为训练集和测试集。然后，我们创建一个简单的神经网络模型，该模型包含一个输入层和一个输出层。我们使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器来训练模型。在训练完成后，我们评估了模型的性能，并使用测试集进行了预测。