keras 多元非线性回归

Keras是一个高级神经网络API，它可以在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 和Theano等深度学习框架之上运行。对于多元非线性回归，Keras可以方便地构建和训练模型来预测多个连续变量之间的关系。通常，这涉及到使用密集层（如Dense layer）结合激活函数（比如ReLU、sigmoid或tanh），因为它们能够处理非线性关系。

例如，你可以这样做：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加输入层和第一个隐藏层（假设我们有三个输入特征）
model.add(Dense(units=64, input_dim=3, activation='relu'))

# 可能添加更多的隐藏层，如果需要更复杂的非线性建模
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))

# 输出层应有与目标变量相同数量的神经元，这里假设有两个输出
model.add(Dense(units=2))

# 编译模型，指定损失函数（如mean_squared_error）、优化器（如Adam）和评估指标（如accuracy，但这不是回归任务的指标）
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 使用历史数据拟合模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_val, y_val))

在这个例子中，`X_train`和`y_train`分别代表特征矩阵和对应的标签向量，`epochs`指定了训练轮数。