Python实现SCN随机配置网络多输入单输出回归预测
Python 写的 SCN 回归预测工具，UI 界面挺友好，操作上手不难。项目用的是随机配置网络，多输入单输出的结构，适合做一些未来趋势预测的活，比如销量、股市、能耗啥的。你只要准备好数据，接下来的预、建模、训练到预测都能搞定，连图形展示也有，比较全。
数据这块也做得蛮扎实，强调要避免过拟合，挺实用的点子。界面逻辑清晰，训练速度也 OK，不容易卡死。你可以直接跑，也可以加点自己的改进，像调调网络结构、优化下特征啥的。
如果你做过神经网络、对深度学习感兴趣，或者正愁找一个落地的预测项目练手，这个资源还不错。顺便一提，相关的文章也推荐看看，比如 BP 神经网络多输入多输出预测 和 MNIST 卷积神经网络源码解析，都挺有参考价值。
哦对了，如果你拿来做金融或工业类的预测，记得数据归一化得做好，训练前别偷懒哈。还有，不懂就看源码注释，写得还蛮清楚。
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