用python写一个年度收入预测神经网络算法

好的，我可以为您提供一个简单的年度收入预测神经网络算法的Python示例代码。

首先，需要安装相应的Python库，如numpy、pandas、keras、matplotlib等。

以下是示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('income.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据预处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=6, kernel_initializer='uniform', activation='relu', input_dim=3))
model.add(Dense(units=6, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, kernel_initializer='uniform', activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10, validation_data=(X_test, y_test))

# 可视化训练过程
plt.plot(history.history['loss'], label='train')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='test')
plt.legend()
plt.show()

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

这里使用了一个简单的三层神经网络，其中第一层和第二层都有6个神经元，使用ReLU作为激活函数，输出层为一个神经元，使用sigmoid作为激活函数。数据集中有3个特征，因此输入层的神经元个数为3。损失函数使用均方误差。

您需要将代码中的数据集路径替换为您自己的数据集，并根据需要调整模型参数以获得更好的预测效果。