如何使用PyBrain网络拟合函数？

from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.structure import FeedForwardNetwork

# 创建一个监督学习数据集
data = SupervisedDataSet(2, 1)

# 添加两个训练样本
data.addSample((0, 0), (0, 0))
data.addSample((1, 1), (1, 1))

# 创建一个前馈神经网络
net = FeedForwardNetwork()

# 添加一个输入层、一个隐藏层和一个输出层
net.addInputModule(InputModule(2))
net.addModule(HiddenModule(1))
net.addOutputModule(OutputModule(1))

# 设置神经网络连接权重
net.setConnectionWeights([
    ("input", "hidden", np.random.rand(2, 1)),
    ("hidden", "output", np.random.rand(1, 1))
])

# 训练神经网络
net.train(data)

# 预测新的数据点
print(net.activate([0, 0]))
print(net.activate([1, 1]))