本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。目录1写在前面2代码分解介绍2.1准备工作2.2参数配置2.3数据导入与数据划分2.4联合分布图绘制2.5因变量分离与数据标准化2.6原有模型删除2.7最优Epoch保存与读取2.8模型构建2.9训练图像绘制2.10最优Epoch选取2.11模型测试、拟合图像绘制、精度验证与模型参数与结果保存3完整代码1写在前面  前期一篇文章PythonTensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorF

  本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。(基于PythonTensorFlowKeras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络)1写在前面  前期一篇文章TensorFlowDNNRegressor实现深度学习的代码详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFlow2.0中，新的Keras接口具有与tf.estimator接口一致的功能，且其更易于学习，对于新手而言友好程度更高；在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此，本文结

  本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。(基于PythonTensorFlowKeras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络)1写在前面  前期一篇文章TensorFlowDNNRegressor实现深度学习的代码详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFlow2.0中，新的Keras接口具有与tf.estimator接口一致的功能，且其更易于学习，对于新手而言友好程度更高；在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手开始学习。因此，本文结