请自行选择keras神经网络完成对300维特征数据集的回归

好的，我可以使用Keras来构建一个神经网络进行回归任务。以下是一个基本的模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=300))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1, activation='linear'))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

这个模型有一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。输入层有300个特征，隐藏层有64个神经元，使用ReLU激活函数。为了防止过拟合，我们在隐藏层后添加了一个Dropout层。输出层是一个单一的神经元，使用线性激活函数。

我们使用均方误差（MSE）作为损失函数，使用Adam优化器进行优化。现在可以使用这个模型来拟合您的数据集：

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)

其中X_train是形状为（样本数量，300）的NumPy数组，y_train是形状为（样本数量，1）的NumPy数组。我们使用了100个epochs和批量大小为32。也可以根据需要调整这些参数。

训练完成后，我们可以使用测试数据集来评估模型的性能：

score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32)
print(score)

其中X_test和y_test是测试数据集中的特征和标签。这将返回模型在测试集上的损失值。

希望这可以帮助你开始使用Keras进行回归任务。