本文介绍了如何使用Keras构建一个前馈神经网络进行回归模型的构建和学习，包括数据加载、划分、模型构建、编译、训练和预测。示例代码展示了在Python中使用Keras创建一个包含一个隐藏层的网络，应用于一个包含1000个样本的数据集。
使用Keras构建前馈神经网络进行回归模型构建和学习 Python
在机器学习领域中，神经网络已经成为了处理很多不同类型数据的强大工具。其中，前馈神经网络（feedforward neural network）作为最简单、最常用的类型之一，在回归问题中也被广泛应用。本文将介绍如何使用Keras构建前馈神经网络进行回归模型构建和学习，同时提供相应的Python源代码。
1. 导入所需库
为了实现使用Keras构建前馈神经网络的目标，我们首先需要导入所需的Python库，包括：
- numpy：用于数值计算
- pandas：用于数据处理和分析
- keras：用于构建和训练神经网络
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models im
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