import numpy as np# 模拟一些学生的身高体重数据student_data = np.array([ [175, 70, 1], # 男生示例数据（身高、体重、性别标签 1 表示男） [160, 50, 0], # 女生示例数据（身高、体重、性别标签 0 表示女） # 可以添加更多数据])# 提取输入特征（身高、体重）和目标输出（性别）X = student_data[:, :2]y = student_data[:, 2]# 定义 BP 神经网络模型from sklearn.neural_network import MLPClassifiermodel = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)# 训练模型model.fit(X, y)# 进行预测new_student = np.array([[170, 65]]) # 新学生的身高体重数据prediction = model.predict(new_student)if prediction[0] == 1: print("预测为男生")else: print("预测为女生")