我可以在keras中预测持续目标值吗？

在Keras中，可以使用深度学习模型来预测持续目标值。Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了简单易用的API，可以方便地构建和训练深度学习模型。

对于预测持续目标值的问题，可以使用回归模型来解决。回归模型是一种用于预测连续值的机器学习模型。在Keras中，可以使用全连接神经网络（也称为多层感知器）来构建回归模型。

首先，需要准备训练数据和测试数据。训练数据应包含输入特征和对应的目标值，而测试数据只包含输入特征。然后，可以使用Keras的Sequential模型来构建回归模型。Sequential模型是一种简单的线性堆叠模型，可以通过添加不同类型的层来构建神经网络。

在模型的层中，可以使用不同的激活函数、损失函数和优化器来适应不同的预测问题。对于回归问题，常用的激活函数是线性函数，常用的损失函数是均方误差（MSE），常用的优化器是随机梯度下降（SGD）或Adam。

在训练模型之前，需要对输入数据进行预处理，例如归一化或标准化。可以使用Keras的预处理工具来实现这些操作。

训练模型时，可以使用fit()函数来指定训练数据、目标值、批次大小、训练轮数等参数。训练完成后，可以使用模型的predict()函数来对新的输入数据进行预测。

总结一下，在Keras中预测持续目标值的步骤如下：

1. 准备训练数据和测试数据，包含输入特征和目标值。
2. 使用Sequential模型构建回归模型，选择合适的激活函数、损失函数和优化器。
3. 对输入数据进行预处理，例如归一化或标准化。
4. 使用fit()函数训练模型，指定训练数据、目标值、批次大小、训练轮数等参数。
5. 使用predict()函数对新的输入数据进行预测。

对于Keras中预测持续目标值的更详细的教程和示例代码，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：Keras深度学习框架。