优化神经网络模型的方法——提升预测精度

简介：

神经网络作为一种重要的机器学习模型，广泛应用于各个领域。然而，在实际应用中，我们往往需要不断优化神经网络模型的预测精度。本文将介绍一些提升神经网络预测精度的方法，并给出相应的源代码实现。

一、数据预处理

数据预处理是提升神经网络模型预测精度的首要步骤。通过对数据进行清洗、归一化和特征选择等操作，可以减小噪声、消除冗余信息，并突出关键特征。

代码示例：

# 数据清洗
clean_data = data.dropna()

# 数据归一化
normalized_data = (clean_data - clean_data.