据我所知，如果神经网络没有隐藏层且使用线性激活函数，那么它应该会产生与线性回归相同的方程式形式。即 y = SUM(w_i * x_i + b_i)，其中 i 从0到特征数量。
我尝试通过使用线性回归的权重和偏置，将它们输入到神经网络中，看看结果是否相同。但结果并非如此。
我想知道是我的理解有误，还是我的代码有问题，或者两者都有问题。
from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport numpy as nplinearModel = LinearRegression()linearModel.fit(np.array(normTrainFeaturesDf), np.array(trainLabelsDf))# 获取线性模型的权重和截距，以便能传递给神经网络linearWeights = np.array(linearModel.coef_)intercept = np.array([linearModel.intercept_])trialWeights = np.reshape(linearWeights, (len(linearWeights), 1))trialWeights = trialWeights.astype('float32')intercept = intercept.astype('float32')newTrialWeights = [trialWeights, intercept]# 创建一个神经网络并将模型的权重设置为线性模型的权重nnModel = keras.Sequential([keras.layers.Dense(1, activation='linear', input_shape=[len(normTrainFeaturesDf.keys())]),])nnModel.set_weights(newTrialWeights)# 打印两个模型的预测结果（结果差异很大）print(linearModel.predict(np.array(normTestFeaturesDf))print(nnModel.predict(normTestFeaturesDf).flatten())回答：
是的，一个只有单层且没有激活函数的神经网络等同于线性回归。
定义一些你未包含的变量：
normTrainFeaturesDf = np.random.rand(100, 10)normTestFeaturesDf = np.random.rand(10, 10)trainLabelsDf = np.random.rand(100)然后输出结果如预期：
>>> linear_model_preds = linearModel.predict(np.array(normTestFeaturesDf))>>> nn_model_preds = nnModel.predict(normTestFeaturesDf).flatten()>>> print(linear_model_preds)>>> print(nn_model_preds)[0.46030349 0.69676376 0.43064266 0.4583325 0.50750268 0.51753189 0.47254946 0.50654825 0.52998559 0.35908762][0.46030346 0.69676375 0.43064266 0.45833248 0.5075026 0.5175319 0.47254944 0.50654817 0.52998555 0.3590876 ]这些数字是相同的，除了由于浮点精度导致的小差异。
>>> np.allclose(linear_model_preds, nn_model_preds)True