用MLP做纯数据多输入单输出的回归预测问题的github代码

以下是一个使用PyTorch实现多输入单输出回归预测的MLP模型的github代码示例：

https://github.com/omarsayed7/multivariate-regression-pytorch

在该代码中，作者使用了PyTorch框架来创建一个具有多个输入和一个输出的多层感知机模型(Multilayer Perceptron，MLP)，并使用其对纽约市的出租车乘客数量进行回归预测。该代码还包括了数据的预处理和划分，以及模型的训练和测试过程。

需要注意的是，该代码仅作为示例用途，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。

相关问题

还有其他用MLP做纯数据多输入单输出的回归预测问题的github代码

当然有，以下是一些使用MLP进行多输入单输出回归预测的GitHub代码：

1. [MLPRegressor from Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPRegressor.html)：使用Scikit-learn库中的MLPRegressor类进行回归预测。
2. [Multivariate Regression using MLP in Keras](https://github.com/Ankit-Kumar-Saini/Multivariate-Regression-using-MLP-in-Keras)：使用Keras框架实现的多变量回归模型。
3. [Multi-input MLP for regression in TensorFlow](https://github.com/andreamunafo/multi-input-MLP-regression-tensorflow)：使用TensorFlow框架实现的多输入回归模型。
4. [Multi-input MLP for regression in PyTorch](https://github.com/bhavika-jain/Multi-Input-MLP-for-Regression)：使用PyTorch框架实现的多输入回归模型。

这些代码都是使用MLP进行多输入单输出回归预测的示例，你可以根据自己的需求选择合适的代码进行学习和使用。

纯数据多输入单输出的回归预测问题最好用的网络是什么

对于纯数据多输入单输出的回归预测问题，最好用的网络是多层感知机（MLP）或者深度神经网络（DNN）。这是因为MLP和DNN可以处理大量的输入数据，并且可以通过多个层次的非线性变换来提取特征。此外，它们也可以通过反向传播算法来优化网络参数，从而实现更准确的预测。同时，MLP和DNN也可以通过添加正则化项来避免过拟合的问题。