python 写一个查看elm极限学习机的预测结果

首先，我需要了解更多关于elm极限学习机的预测结果的信息，例如预测结果的数据格式和存储方式。但是，我可以提供一个基本的代码框架，以便您开始编写您的代码。

假设您已经有了预测结果的数据，您可以使用Python中的以下库来加载数据并进行分析：

import numpy as np
import pandas as pd

然后，您可以使用以下代码加载数据：

data = pd.read_csv('path/to/prediction_results.csv')

根据您的数据格式，您可能需要调整代码以正确加载数据。

接下来，您可以使用以下代码来查看预测结果：

print(data)

您可以根据自己的需求进行修改和调整，例如添加筛选条件或绘制图表等。

相关问题

用python写一个elm极限学习机分类算法

以下是一个简单的 Python 实现，用于使用 ELM 极限学习机进行二分类：

import numpy as np

class ELM:
    def __init__(self, hidden_size):
        self.hidden_size = hidden_size

    def fit(self, X, y):
        # 随机生成输入层到隐藏层之间的权重
        self.input_weights = np.random.normal(size=[X.shape[1], self.hidden_size])

        # 计算隐藏层的输出（使用 sigmoid 函数作为激活函数）
        hidden = np.matmul(X, self.input_weights)
        self.hidden_output = 1 / (1 + np.exp(-hidden))

        # 计算输出层的权重
        self.output_weights = np.matmul(np.linalg.pinv(self.hidden_output), y)

    def predict(self, X):
        # 计算隐藏层的输出
        hidden = np.matmul(X, self.input_weights)
        hidden_output = 1 / (1 + np.exp(-hidden))

        # 计算输出层的输出
        output = np.matmul(hidden_output, self.output_weights)

        # 返回预测结果（大于 0.5 为正例，小于等于 0.5 为反例）
        return np.round(output)

# 测试代码
X_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])
X_test = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_test = np.array([[0], [1], [1], [0]])

elm = ELM(hidden_size=5)
elm.fit(X_train, y_train)
y_pred = elm.predict(X_test)

print('预测结果：')
print(y_pred)

在上面的例子中，我们使用 sigmoid 函数作为激活函数，随机生成输入层到隐藏层之间的权重，计算隐藏层的输出，然后使用伪逆矩阵计算输出层的权重。最后，我们使用测试数据进行预测，并打印预测结果。

ELM极限学习机 python

ELM极限学习机是一种通过随机选择输入权重和分析以确定网络的输出权重的学习算法，最初是对单隐层前馈神经网络提出的一种新型的学习算法。在Python中，可以使用numpy库来实现ELM极限学习机算法。

在使用ELM极限学习机进行训练时，需要准备一个包含所有训练模式的矩阵training_patterns。这个矩阵的大小是Nxd，其中N表示训练模式的数量，d表示每个训练模式的维度。需要保存所有训练模式，以便在测试和预测阶段进行核计算。

训练完成后，可以计算输出权重output_weight，它是一个大小为Nx1的列向量，表示Β(beta)。这个向量可以用于在测试和预测阶段进行结果的计算。

在Python中，可以使用numpy库来进行矩阵运算和计算Β(beta)。可以通过调用相应的函数来实现ELM极限学习机算法，并传入训练模式矩阵和其他必要的参数。最后，可以使用得到的输出权重进行测试和预测。

总结来说，ELM极限学习机是一种通过随机选择输入权重和分析以确定网络的输出权重的学习算法，可以使用Python中的numpy库来实现。训练模式矩阵包含所有训练模式，输出权重是计算出来的列向量，可以用于测试和预测阶段的结果计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python实现极限学习机ELM【hpelm库】（内涵源代码）](https://blog.csdn.net/weixin_44333889/article/details/122171575)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [极限学习机Python开源库——elm【内附案例源码】](https://blog.csdn.net/weixin_44333889/article/details/124844604)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]