sklearn实现grnn

在提供的引用内容中，没有提到sklearn实现grnn的相关信息。因此，无法给出关于sklearn实现grnn的具体方法和步骤。如果您对sklearn实现grnn感兴趣，可以查看sklearn官方文档或搜索相关资料以获取更多信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习Sklearn实战——回归算法应用、xgboost、lightingGBM](https://blog.csdn.net/Grateful_Dead424/article/details/121195498)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

python实现GRNN

广义回归神经网络（GRNN）是一种具有较好的非线性逼近能力的四层前向传播神经网络。Python可以通过编写代码实现GRNN。具体实现过程可以分为以下几个步骤：
1. 定义输入层、模式层、求和层和输出层的节点数。
2. 定义输入数据和输出数据。
3. 计算模式层的平滑因子σ。
4. 计算模式层到求和层的权重。
5. 计算求和层到输出层的权重。
6. 计算输出结果。
7. 对输出结果进行评估。

在Python中，可以使用numpy库进行矩阵计算，也可以使用sklearn库中的GRNN模型进行实现。具体实现过程可以参考引用中的GRNN.py代码和引用中的实验数据集。

GRNN预测模型Python实现

下面给出GRNN（General Regression Neural Network）神经网络的Python实现代码：

import numpy as np

class GRNN:
    def __init__(self, sigma):
        self.sigma = sigma
    
    def gaussian_kernel(self, x, y):
        diff = x - y
        return np.exp(-np.dot(diff, diff) / (2 * self.sigma ** 2))
    
    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y
    
    def predict(self, X):
        y_pred = []
        for i in range(X.shape[0]):
            numerator = 0
            denominator = 0
            for j in range(self.X_train.shape[0]):
                kernel = self.gaussian_kernel(X[i], self.X_train[j])
                numerator += kernel * self.y_train[j]
                denominator += kernel
            y_pred.append(numerator / denominator)
        return np.array(y_pred)

使用示例：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from grnn import GRNN

# 生成样本数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=0.1, random_state=42)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建GRNN模型
grnn = GRNN(sigma=1.0)

# 训练模型
grnn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = grnn.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)

这里使用了Scikit-learn库的`make_regression`函数生成100个样本，每个样本包含10个特征，使用GRNN模型进行回归预测，并计算均方误差作为评估指标。