tensorflow回归代码预测

在TensorFlow中进行回归预测，通常涉及到创建一个神经网络模型来学习输入特征与目标变量之间的关系。以下是一个简单的线性回归的代码示例，用于预测连续型数据：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 假设我们有训练数据 X_train (特征) 和 y_train (标签)
X_train, y_train = ... # 加载或生成数据集

# 创建一个简单的线性模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[len(X_train[0])])  # 输入层，只有一个节点对应特征数
])

# 编译模型，指定损失函数（对于回归通常是均方误差MSE）、优化器（如Adam）和评估指标（R^2得分）
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['mean_absolute_error'])

# 使用训练数据拟合模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100)  # 调整epochs以达到最佳性能

# 对新的输入数据进行预测
new_data = ...  # 新的数据实例
predictions = model.predict(new_data)

在实际应用中，如果你处理的是非线性的复杂关系，可以尝试添加更多的隐藏层，使用多项式核等。注意每次运行前确保已经安装了TensorFlow库。