用[[[-6.23,-0.25,-5.46,1.59,-4.6,5.36],[4.58,4.34,4.9,8.49,6.35,14.25],[-0.631,-0.755,-0.959,-0.987,-1.083,-0.927]],-0.43], [[[ -0.25,-5.46, 1.59,-4.6,5.36,-0.43],[4.34,4.9,8.49,6.35,14.25,19.76],[-0.755,-0.959,-0.987,-1.083,-0.927,-0.783]],1.43],]类似的数据作为数据集来训练飞浆的模型，并预测一个label

这是一个包含两个样本的数据集，每个样本包含三个特征和一个标签。您可以使用飞桨（PaddlePaddle）来训练模型并进行预测。以下是一个示例代码片段，可以帮助您入门：

import paddle
import paddle.fluid as fluid

# 定义数据集
train_data = [[[-6.23,-0.25,-5.46,1.59,-4.6,5.36],[4.58,4.34,4.9,8.49,6.35,14.25],[-0.631,-0.755,-0.959,-0.987,-1.083,-0.927]],-0.43],
              [[-0.25,-5.46,1.59,-4.6,5.36,-0.43],[4.34,4.9,8.49,6.35,14.25,19.76],[-0.755,-0.959,-0.987,-1.083,-0.927,-0.783]],1.43]]
test_data = [[[-6.23,-0.25,-5.46,1.59,-4.6,5.36],[4.58,4.34,4.9,8.49,6.35,14.25],[-0.631,-0.755,-0.959,-0.987,-1.083,-0.927]],-0.43]

# 定义模型
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[3], dtype='float32')
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
fc = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)
cost = fluid.layers.square_error_cost(input=fc, label=y)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)

# 定义优化器
optimizer = fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate=0.01)
opts = optimizer.minimize(avg_cost)

# 定义执行器
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())

# 训练模型
for data in train_data:
    x_data = [data[0], data[1], data[2]]
    y_data = [data[3]]
    outs = exe.run(feed={'x': x_data, 'y': y_data}, fetch_list=[avg_cost])
    print('Cost:', outs[0])

# 预测数据
x_test = [test_data[0], test_data[1], test_data[2]]
predictions = exe.run(feed={'x': x_test}, fetch_list=[fc])
print('Predictions:', predictions[0])

此代码使用一个简单的全连接神经网络来训练模型，并使用均方误差作为损失函数。在训练过程中，将数据加载到模型中，并在每个数据点之后输出损失。在预测阶段，将测试数据加载到模型中，并输出预测值。

请注意，这只是一个基本示例，您可能需要根据您的具体用例进行更改和修改。