12、神经网络回归：数据缩放、模型构建与过拟合处理

神经网络回归：数据缩放、模型构建与过拟合处理

在进行神经网络回归任务时，数据处理和模型构建是关键的步骤。本文将详细介绍数据缩放、模型构建以及如何处理过拟合问题。

数据缩放

数据缩放是为了使数据达到理想的分布曲线，通常是将数据中心化，即减去均值并除以标准差。具体公式如下：
[
\phi = \frac{x - \mu}{\sigma}
]
其中，(\mu) 是均值，(\sigma) 是标准差。

操作步骤

1. 导入必要的库

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2. 对训练集进行转换

sc_x = StandardScaler()
x_train_new = sc_x.fit_transform(x_train)

3. 检查转换效果
   可以通过绘制转换前后的数据图来检查效果。以下是绘制 fixed_acidity 字段的代码：

import matplotlib.pyplot as plt