基于BP反向神经网络的回归预测建模及其模型评价指标体系（附替换数据指南）
江湖救急！做实验遇到多维数据回归预测问题？手把手教你整活一个即插即用的BP神经网络模型，
论文指标全打包，换数据比换袜子还简单~
先上硬菜——核心代码骨架：
```python
import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, r2_score
# 数据预处理老司机
scaler_x = StandardScaler()
scaler_y = StandardScaler()
X_normalized = scaler_x.fit_transform(X_raw) # 原始数据替换处
y_normalized = scaler_y.fit_transform(y_raw.reshape(-1, 1)).flatten()
# 网络结构三件套
class BPNet(nn.Module):
def __init__(self, input_dim):
super().__init__()
self.hidden = nn.Linear(input_dim, 8)
self.dropout = nn.Dropout(0.2) # 防过拟合彩蛋
self.output = nn.Linear(8, 1)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.hidden(x))
x = self.dropout(x)
return self.output(x)
```
这段代码暗藏玄机：标准化处理让不同量纲的特征同台竞技，ReLU激活函数比Sigmoid更能避免梯
度消失，Dropout层像随机点名防止学生（神经元）上课走神。
训练环节咱们玩点花的：
