bp神经网络模型回归训练模型代码

下面是一个使用 BP 神经网络进行回归训练模型的示例代码：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 生成回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=10, noise=0.1, random_state=1)

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

# 创建 BP 神经网络回归器
reg = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000, random_state=1)

# 在训练集上拟合回归器
reg.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估回归器性能
score = reg.score(X_test, y_test)
print("Test set score: {:.2f}".format(score))

# 使用回归器进行预测
X_new = np.random.rand(5,10)
y_new = reg.predict(X_new)
print(y_new)

在这个示例中，我们使用 make_regression() 方法生成一个包含 1000 个样本和 10 个特征的回归数据集，然后使用 train_test_split() 方法将数据集拆分为训练集和测试集，其中测试集大小为 20%。接着，我们创建一个 MLPRegressor 对象，然后在训练集上拟合它。最后，我们使用 score() 方法在测试集上评估回归器的性能，并使用 predict() 方法对新数据进行预测。

注意，这只是一个示例代码，并不代表最佳实践。在实际项目中，你需要根据具体情况选择合适的数据集拆分方法，并针对性地调整神经网络参数。