rbf预测模型python代码
时间: 2023-10-12 16:56:22 浏览: 42
以下是使用Radial Basis Function(RBF)预测模型的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
class RBFModel:
def __init__(self, num_centers, sigma=1):
self.num_centers = num_centers
self.sigma = sigma
self.centers = None
self.weights = None
def fit(self, X, y):
# 随机选择中心点
random_indices = np.random.choice(len(X), size=self.num_centers, replace=False)
self.centers = X[random_indices]
# 计算 RBF 输出
rbf_outputs = np.exp(-cdist(X, self.centers) ** 2 / (2 * self.sigma ** 2))
# 使用最小二乘法求解权重
self.weights = np.linalg.lstsq(rbf_outputs, y, rcond=None)[0]
def predict(self, X):
rbf_outputs = np.exp(-cdist(X, self.centers) ** 2 / (2 * self.sigma ** 2))
return np.dot(rbf_outputs, self.weights)
# 示例用法:
# 创建 RBF 模型对象
model = RBFModel(num_centers=10, sigma=0.5)
# 准备训练数据
X_train = np.random.rand(100, 2)
y_train = np.sin(X_train[:, 0]) + np.cos(X_train[:, 1])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 准备测试数据
X_test = np.random.rand(10, 2)
# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)
```
以上代码演示了一个简单的RBF预测模型的实现。首先,我们通过随机选择一部分训练样本作为中心点,然后计算每个样本到中心点的距离,并将其作为RBF的输出。然后,使用最小二乘法求解权重。在预测时,我们将测试样本与中心点的距离转化为RBF输出,并使用权重进行加权求和以得到最终的预测结果。