输入数据为3923行，8列特征，真实值为3923行，一列，用卷积神经网络预测输出，给出代码

下面是一个使用Keras库构建卷积神经网络（CNN）来预测输出的简单示例代码：

import numpy as np
from tensorflow import keras
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成样本数据（示例）
X = np.random.rand(3923, 8)  # 特征数据
y = np.random.rand(3923, 1)  # 真实值

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据预处理（示例）
# 标准化特征数据
mean = X_train.mean(axis=0)
std = X_train.std(axis=0)
X_train = (X_train - mean) / std
X_test = (X_test - mean) / std

# 转换为3D格式（适用于图像数据）
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)

# 构建CNN模型
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(8, 1)))
model.add(keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(keras.layers.Flatten())
model.add(keras.layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# 模型预测
predictions = model.predict(X_test)

# 输出预测结果（示例）
print(predictions)

请注意，以上代码仅为示例，具体的模型结构和参数设置可能需要根据您的数据和问题进行调整。您可以根据实际情况修改模型的层数、卷积核大小、激活函数等。另外，你可能需要根据您的需求对模型进行更多的调优和改进，例如添加正则化、使用更深层次的网络结构等。