bp神经网络回归模型，python调用代码

BP神经网络回归模型是一种基于反向传播算法（Backpropagation）的机器学习模型，用于预测连续数值输出。它通过训练调整网络中的权重，使得输入与期望输出之间的误差最小化。

在Python中，可以使用深度学习库如TensorFlow、Keras或PyTorch来构建和训练BP神经网络回归模型。这里以Keras为例给出简单示例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加输入层和隐藏层，最后一层是线性激活函数适合作为回归任务
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=input_shape))  # 需要先确定input_shape
model.add(Dense(units=1))  # 回归问题通常只有一个输出节点

# 编译模型，指定损失函数（如mean_squared_error）、优化器（如Adam）和评价指标（如accuracy）
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 准备数据集（x_train, y_train）和验证集（x_val, y_val），假设已经预处理好
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=100, validation_data=(x_val, y_val))

# 使用模型做预测
predictions = model.predict(new_data)

这里的`new_data`是你要进行预测的新输入，训练过程会根据`x_train`和对应的标签`y_train`来进行。完成训练后，你可以通过`model.evaluate()`或`model.predict()`来评估模型性能和生成预测结果。