BP神经网络多元回归relu激活函数定义损失函数及优化器并预测的复杂代码

好的，下面是更加复杂的BP神经网络多元回归relu激活函数定义损失函数及优化器并预测的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集分为输入和输出
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将输出进行标准化处理
y = (y - np.mean(y)) / np.std(y)

# 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=42)

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 定义损失函数
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()

# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 编译模型
model.compile(loss=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics=['mse'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test))

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
print('均方误差：', mean_squared_error(y_test, y_pred))

在这个示例代码中，我们首先读取了数据集，并将其分为输入和输出。然后，我们将输出进行标准化处理，并将数据集分为训练集和测试集。

接下来，我们定义了一个包含两个隐藏层的神经网络模型，每个隐藏层都使用ReLU激活函数。最后一层是一个单一的神经元，因为我们要进行多元回归。

然后，我们使用平均平方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行参数更新，并编译了模型。

接下来，我们训练模型100个epochs，并使用测试集进行预测。最后，我们计算预测值和真实值之间的均方误差。

以上就是更加复杂的BP神经网络多元回归relu激活函数定义损失函数及优化器并预测的代码。