极限学习机预测python

在Python中，你可以使用第三方库如ELM-ML或Scikit-learn来实现极限学习机（ELM）的预测。下面是一个使用ELM-ML库进行回归预测的示例：

首先，你需要安装ELM-ML库。你可以通过在命令行中运行以下命令来安装它：

pip install elm-ml

然后，你可以使用以下代码实现ELM回归预测：

from elm_ml import ELMRegressor
import numpy as np

# 准备训练数据
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y_train = np.array([3,7, 11])

# 准备测试数据
X_test = np.array([[7, 8], [9, 10]])

# 创建ELM回归器对象
elm = ELMRegressor()

# 训练模型
elm.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = elm.predict(X_test)

print(y_pred)

在上面的代码中，我们首先导入ELMRegressor类和numpy库。然后，我们准备了训练数据（`X_train`和`y_train`）和测试数据（`X_test`）。接下来，我们创建了一个ELMRegressor对象，并使用`fit`方法训练模型。最后，我们使用`predict`方法对测试数据进行预测，并打印出预测结果。

这只是一个简单的示例，你可以根据你的具体需求进行调整和扩展。同时，你也可以使用Scikit-learn库中的ELMRegressor类来实现类似的功能。