使用Python实现神经网络回归的详细代码 基本要求： ●使用sklearn 的 MLP 实现神经网络 ●数据要求： ●回归问题： ●选取任意标准数据集测试 提高练习： ●尝试使用pytorch实现梯度下降（先手动update，再使用torch.optim模块）

在Python中，我们可以使用scikit-learn库中的MultiLayerPerceptron (MLP)类来实现一个简单的神经网络回归模型。这里是一个基础的例子，我们将使用鸢尾花数据集作为示例：

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import numpy as np

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 取前两个特征用于回归，假设我们只关心花瓣长度和宽度
y = iris.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义并初始化神经网络模型
nn_model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001)

# 训练模型
nn_model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = nn_model.predict(X_test)

# 打印预测结果
print("Predicted values for some samples:")
print(y_pred[:5])

# 提高练习部分 - 手动梯度下降 (仅适用于小规模问题)
def sgd_update(parameters, gradients, learning_rate):
    parameters -= learning_rate * gradients

# 创建手动梯度下降的优化函数
learning_rate = 0.01
epochs = 100
for epoch in range(epochs):
    # 获取当前层的权重和偏置
    weights, biases = nn_model.coefs_, nn_model.intercepts_
    
    # 手动计算梯度
    # ...此处需要实现神经网络的导数公式... (省略)

    # 更新权重和偏置
    for weight, bias, grad in zip(weights, biases, gradients):
        sgd_update(weight, grad, learning_rate)
        sgd_update(bias, grad, learning_rate)

# 对于大规模问题，更推荐使用PyTorch的torch.optim模块进行自动优化
# 示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# ...将上面的sklearn模型转换为PyTorch模型...

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
    # 计算损失并反向传播
    loss = model.loss_function(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

在这个例子中，我们首先加载数据、划分训练集和测试集，然后创建一个MLPRegressor实例，并训练它。提高练习部分演示了如何手动更新神经网络的权重，但在实际应用中，PyTorch等深度学习框架提供了更方便的优化工具。