基于神经网络的回归分析

神经网络回归分析是指使用神经网络模型来进行回归分析，即通过输入与输出之间的关系来预测未知数据的值。在神经网络回归中，输入数据被送入神经网络中，神经网络通过学习数据的模式和规律，得出一个输出值。这个输出值可以是一个连续的数值，例如房价或股票价格的预测。神经网络回归分析的优点是能够处理复杂的非线性关系，并且可以通过增加神经元的数量来提高预测的准确性。缺点是需要大量的数据来进行训练，并且需要调整网络结构和参数以达到最佳效果。