Orange 神经网络预测

Orange 是一款数据分析和可视化工具，它提供了许多机器学习算法和工具，其中包括神经网络。使用 Orange 中的神经网络模块，可以训练和测试神经网络模型，并用其进行预测。

以下是使用 Orange 进行神经网络预测的步骤：

1. 准备数据：将数据导入到 Orange 中，并对其进行预处理，例如标准化、归一化等。

2. 建立模型：在 Orange 中选择神经网络模块，并根据数据的特征设置网络的参数，例如隐藏层的数量和节点数、学习率等。

3. 训练模型：使用数据集进行模型训练，可以设置训练的迭代次数和误差阈值等。

4. 测试模型：使用另外一部分数据集进行模型测试，可以评估模型的性能并进行调整。

5. 预测：使用训练好的神经网络模型进行预测，输入新的数据样本，输出其预测结果。

需要注意的是，神经网络模型的预测结果可能存在一定的误差，因此需要进行适当的评估和调整，以提高预测精度。