说明程序的设计思路重点说明程序中各种类、结构体类型的关系结构如程序有文件操作或数据库操作还请说明文件和数据库表的用途和结构。#includeiostream#includevector#includecmathusing namespace std;获取误差：double getMSElossdouble x1 double x2 return x1 - x2 x1 - x2;class

程序的设计思路是基于神经网络的二分类模型。主要包括一个Network类和一些辅助函数。

Network类中包含了训练次数(epoches)和学习率(learning_rate)作为超参数，并初始化了权重(w1, w2, w3, w4, w5, w6)和参数(b1, b2, b3)。在构造函数中对这些参数进行初始化。

Network类中定义了激活函数sigmoid和激活函数的导数deriv_sigmoid。sigmoid函数将输入的值压缩到0和1之间，而deriv_sigmoid函数则是sigmoid函数的导数。

Network类中的forward函数实现了前向传播的计算过程。它接收一个数据向量作为输入，通过一系列的线性变换和激活函数得到最终的输出值。

Network类中的train函数用于训练模型。它接收训练数据和标签作为输入，并通过反向传播算法更新神经网络的参数。在每个训练周期内，遍历所有的训练样本，计算预测值和损失，并根据损失和梯度下降算法更新参数。同时，每隔一定的训练周期，输出当前训练次数和损失值。

Network类中的predict函数用于预测模型的输出。它接收测试数据和标签作为输入，通过前向传播得到预测值，并与标签进行对比，计算正确率。

在main函数中，定义了训练数据和标签，创建了一个Network对象，并调用train函数进行训练。然后定义了测试数据和标签，调用predict函数进行预测。

整个程序的目的是训练一个二分类模型，通过训练数据学习到合适的参数和权重，并在测试数据上进行预测，计算预测的正确率