我很高兴对Pybrain神经网络的运作有一些见解。我有一个与一定家庭收入相对应的不同家庭功能的数据集。任务是创建基于神经网络的回归，以便能够预测给定功能的收入。
我已经尝试了简单的构造函数
pybrain.tools.shortcuts.buildNetwork(feature_count, 12, 1, recurrent=False)
它有点有效。但是，如果我更改隐藏仪使用高斯层或线层层，我将在训练阶段将NAN作为输出。
使用这些层时可能还需要处理其他事情（我猜想可能选择功能时，当它们相关时）？
谢谢
i使用pybrain解决了神经网络回归问题，我必须使用天气功能预测电站上的负载。除了应用程序外，这似乎与您的问题相同。我在此处遵循了指南：http：//fastml.com/pybrain-a-simple-nearer-networks-library-inpython/，这给我带来了90％的最终解决方案。我有8个输入和一个输出。
我发现的一个" gotcha"是我必须将输入值标准化为0-> 1。否则，MSE值不会降低。另外，如果我的任何输入量是NAN，我将持续的NAN值算出。
我希望这会有所帮助。