神经网络如何进行回归预测？
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神经网络是一种强大的机器学习工具，可以用于回归预测任务。回归预测的目标是预测连续数值输出，而不是分类任务中的离散类别。以下是神经网络进行回归预测的一般步骤：
1. 数据准备数据收集：收集包含输入特征和目标变量的数据集。数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理、标准化或归一化等预处理操作。数据分割：将数据集分为训练集、验证集和测试集。2. 模型设计选择网络结构：选择合适的神经网络结构，例如全连接网络（Dense Network）、卷积神经网络（CNN）用于图像数据、循环神经网络（RNN）用于序列数据等。确定层数和节点数：根据问题的复杂度和数据集的大小，确定网络的层数和每层的节点数。激活函数：在隐藏层中通常使用ReLU（Rectified Linear Unit）等激活函数，但在输出层通常不使用激活函数，或者使用线性激活函数（即不激活），以便输出任意数值。3. 模型编译损失函数：选择适合回归任务的损失函数，如均方误差（Mean Squared Error, MSE）或平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）。优化器：选择合适的优化算法，如Adam、SGD（Stochastic Gradient Descent）等。评估指标：选择评估模型性能的指标，如MSE、MAE、R²等。4. 模型训练训练模型：使用训练集数据训练模型，通过反向传播算法调整网络...点击查看剩余70%
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