神经网络回归模型及其应用

#基于上一关的数据集，构建神经网络回归模型，返回计算结果模型准确率r，

#并针对测试数据AT=28.4、V=50.6、AP=1011.9、RH=80.54，预测其PE值。

def return_values():

    import numpy as np

    import pandas as pd

    from sklearn.neural_network import MLPRegressor

    data=pd.read_excel('发电场数据.xlsx')

    x=data.iloc[:,:4]

    y=data.iloc[:,-1]

    clf=MLPRegressor()

    clf.fit(x,y)

    r=clf.score(x,y)

    x1=np.array([28.4,50.6,1011.9,80.54])

    x1=x1.reshape(1,4)

    PE=clf.predict(x1)

 

    return(r,PE)