使用Python进行神经网络拟合通常涉及以下步骤：
1. 准备数据
2. 定义模型
3. 进行拟合
4. 评估模型
5. 结果可视化
下面是一个使用Keras库进行神经网络拟合的简单示例：
```python
导入所需模块
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import matplotlib.pyplot as plt
准备数据
创建一个简单的回归数据集样本
x_ax = range（100）
y = 2 * x_ax + 1 + 0.1 * np.random.randn（100） y = 2x + 1 + 噪声
x = x_ax.reshape（-1, 1） 将x转换为2D数组
定义模型
def create_model（）:
model = Sequential（）
model.add（Dense（64, input_dim=1, activation='relu'）） 添加一个有64个节点的全连接层
model.add（Dense（32, activation='relu'）） 再添加一个有32个节点的全连接层
model.add（Dense（1）） 添加一个输出层，用于回归
model.compile（loss='mean_squared_error', optimizer='adam'） 编译模型，使用均方误差作为损失函数和Adam优化器
return model
创建模型实例
model = create_model（）
进行拟合
history = model.fit（x, y, epochs=100, verbose=0） 拟合模型，100个周期
评估模型
y_pred = model.predict（x） 预测
mse = mean_squared_error（y, y_pred） 计算均方误差
print（f"Mean Squared Error: {mse}"）
结果可视化
plt.plot（x_ax, y, 'o', label='Actual'） 实际值
plt.plot（x_ax, y_pred, label='Predicted', color='r'） 预测值
plt.legend（）
plt.show（）
这个例子展示了如何使用Keras创建一个简单的神经网络模型，进行线性回归的拟合，并评估和可视化结果。你可以根据你的具体需求调整模型结构、参数和训练过程