python sklean RBFNN

Python的sklearn库中提供了RBFNN（Radial Basis Function Neural Network）的实现。RBFNN是一种基于径向基函数的神经网络模型，它在模式识别和函数逼近等领域有广泛应用。

RBFNN的主要特点是使用径向基函数作为激活函数，这些函数以输入样本与中心点之间的距离为参数，输出一个非线性的响应。RBFNN的训练过程包括确定中心点和径向基函数的参数，以及输出层的权重。

在sklearn库中，可以使用`sklearn.neural_network.RBFRegressor`类来创建RBFNN回归模型，使用`sklearn.neural_network.RBFClassifier`类来创建RBFNN分类模型。这两个类都提供了fit()方法用于训练模型，predict()方法用于进行预测。

以下是使用sklearn库中的RBFNN进行回归和分类的示例代码：

回归：

from sklearn.neural_network import RBFRegressor

# 创建RBFNN回归模型
model = RBFRegressor()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

分类：

from sklearn.neural_network import RBFClassifier

# 创建RBFNN分类模型
model = RBFClassifier()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)