使用Keras构建前馈神经网络进行回归模型构建和学习
使用Keras构建前馈神经网络进行回归模型构建和学习
前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，被广泛应用于回归（regression）问题。在本文中，我们将使用Python和Keras库来构建一个基本的前馈神经网络，并用于回归模型的构建和学习。
首先，我们需要确保已经安装了Keras库。你可以使用以下命令通过pip安装Keras：
pip install keras
接下来，让我们导入所需的库和模块：
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
在这里，我们导入了NumPy库以处理数值计算，并导入了Keras的Sequential模块和Dense模块。Sequential模块允许我们按顺序构建神经网络模型，而Dense模块用于添加全连接层。
接下来，我们将创建一个包含输入特征和目标变量的示例数据集。这里我们使用一个简单的二维数组作为输入特征，并生成一个与