帮我用python写一个利用神经网络技术确定大量离散点中纵坐标可信度的最高集中区间的列子

以下是一个简单的Python代码示例，使用神经网络技术确定大量离散点中纵坐标可信度的最高集中区间：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 生成随机离散点
num_points = 1000
x_data = []
y_data = []
for i in range(num_points):
    x = np.random.normal(0.0, 0.5)
    y = np.sin(5.0*x) + np.random.normal(0.0, 0.1)
    x_data.append([x])
    y_data.append([y])

# 构建神经网络模型
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])
y_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])
hidden_layer = tf.layers.dense(x, 10, activation=tf.nn.relu)
output_layer = tf.layers.dense(hidden_layer, 1)
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - output_layer))
train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss)

# 训练模型
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(10000):
    _, loss_val = sess.run([train_op, loss], feed_dict={x: x_data, y_true: y_data})
    if i % 1000 == 0:
        print("Step %d, Loss %f" % (i, loss_val))

# 预测结果
y_pred = sess.run(output_layer, feed_dict={x: x_data})

# 确定可信度最高的集中区间
bins = np.linspace(-1.0, 1.0, 21)
digitized = np.digitize(x_data, bins)
bin_means = [np.mean(y_data[digitized == i]) for i in range(1, len(bins))]
max_bin = np.argmax(bin_means)
print("Most probable range:", bins[max_bin], bins[max_bin+1])

该代码生成了1000个离散点，其中x坐标是从标准正态分布中随机生成的，y坐标是sin函数的值加上一些高斯噪声。然后，使用一个有一个隐藏层的神经网络模型来拟合这些点的纵坐标。训练完成后，计算每个离散点所在的区间的平均值，然后找到平均值最大的区间，以确定可信度最高的集中区间。在该示例中，假设区间的个数为20，从-1到1之间平均分为20个区间。