BP神经网络预测csv数据代码python，我的csv是包含了228个特征列和一列目标值，目标列是第一列

以下是一个简单的BP神经网络预测csv数据的Python代码示例，其中假设你使用了pandas库来读取和处理csv数据：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取csv数据
dataframe = pd.read_csv('data.csv')
dataset = dataframe.values

# 分割特征和目标列
X = dataset[:, 1:]
y = dataset[:, 0]

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 拆分数据集为训练集和测试集
split_ratio = 0.8
split_idx = int(len(dataset) * split_ratio)
X_train, X_test = X[:split_idx], X[split_idx:]
y_train, y_test = y[:split_idx], y[split_idx:]

# BP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 30, 10), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算测试集的误差
mse = np.mean((y_test - y_pred) ** 2)
print('测试集的均方误差：', mse)

上述代码使用scikit-learn库中的MLPRegressor类来创建BP神经网络模型，采用了三个隐藏层，分别包含50、30和10个神经元。同时使用了ReLU作为激活函数，Adam作为优化器，并设置了最大迭代次数为1000。在训练模型之前，还对特征数据进行了标准化处理，然后将数据集拆分为训练集和测试集。最后，计算并输出了测试集的均方误差。