keras构建前馈神经网络（feedforward neural network）进行回归模型构建和学习

我们不必在“回归”一词上费太多脑筋。英国著名统计学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton,1822—1911）是最先应用统计方法研究两个变量之间关系问题的人。“回归”一词就是由他引入的。他对父母身高与儿女身高之间的关系很感兴趣，并致力于此方面的研究。高尔顿发现，虽然有一个趋势：父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮，但从平均意义上说，给定父母的身高，儿女的身高却趋同于或者说回归于总人口的平均身高。换句话说，尽管父母双亲都异常高或异常矮，儿女身高并非也普遍地异常高或异常矮，而是具有回归于人口总平均高的趋势。更直观地解释，父辈高的群体，儿辈的平均身高低于父辈的身高；父辈矮的群体，儿辈的平均身高高于其父辈的身高。用高尔顿的话说，儿辈身高的“回归”到中等身高。这就是回归一词的最初由来。

使用回归分析的益处良多，具体如下：

1) 指示自变量和因变量之间的显著关系；

2) 指示多个自变量对一个因变量的影响强度。

回归模型中常用的评估指标可以分如下几类：

MAE系列，即由Mean Absolute Error衍生得到的指标；
MSE系列，即由Mean Squared Error衍生得到的指标；
R²系列；
注：在英语中，error和deviation的含义是一样的，所以Mean Absolute Error也可以叫做Mean Absolute Deviation(MAD)，其他指标同理可得；

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