基于神经网络的回归分析写一个代码

好的，这里提供一个最简单的基于神经网络的回归分析的代码示例，使用的是 Python 语言和 PyTorch 框架：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 构建数据集
x_train = np.array([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0], [6.0], [7.0], [8.0], [9.0], [10.0]], dtype=np.float32)
y_train = np.array([[2.0], [4.0], [6.0], [8.0], [10.0], [12.0], [14.0], [16.0], [18.0], [20.0]], dtype=np.float32)

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(1, 1) # 输入输出都是1维

    def forward(self, x):
        out = self.fc(x)
        return out

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    inputs = torch.from_numpy(x_train)
    labels = torch.from_numpy(y_train)

    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [%d/1000], Loss: %.4f' % (epoch+1, loss.item()))

# 预测结果
predicted = net(torch.from_numpy(x_train)).detach().numpy()
print(predicted)

这个示例中，我们使用一个简单的线性神经网络，输入和输出都是1维。我们使用 PyTorch 框架定义了一个包含一个全连接层的神经网络模型，并使用均方误差（MSE）作为损失函数，使用随机梯度下降（SGD）作为优化器。

我们使用包含10个数据点的数据集进行训练，并在训练过程中输出损失值。最后，我们使用训练好的模型对数据集进行预测，并输出预测结果。