使用TFlearn对线性回归数据进行整形

import tflearn
from tflearn.datasets import regression

# 假设我们有一组训练数据X和对应的目标值Y
X = ...
Y = ...

# 定义输入层
input_layer = tflearn.input_data(shape=[None, num_features])

# 定义输出层
output_layer = tflearn.fully_connected(input_layer, 1, activation='linear')

# 定义损失函数
loss = tflearn.mean_square(output_layer, Y)

# 定义优化器
optimizer = tflearn.GradientDescent(learning_rate=0.1)

# 定义模型
model = tflearn.DNN(output_layer)

# 训练模型
model.fit(X, Y, n_epoch=100, batch_size=16, show_metric=True)