径向基神经网络模型的交叉验证代码

径向基神经网络（Radial Basis Function Network, RBFN）是一种基于核函数的神经网络，常用于非线性映射和数据分类等任务。在进行模型训练和评估时，交叉验证是一种常用的方法，用于避免过拟合并估计模型的泛化能力。以下是一个简化的Python示例，使用scikit-learn库中的RBF网络（GaussianProcessRegressor）进行交叉验证：

# 导入所需库
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
import numpy as np

# 假设我们有一个数据集X (特征) 和 y (目标)
X = ... # 输入特征数据 (二维数组)
y = ... # 目标值 (一维数组)

# 创建RBF网络模型
gp = GaussianProcessRegressor(kernel='rbf')

# 设置交叉验证参数，这里使用K折交叉验证
kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 执行交叉验证
scores = cross_val_score(gp, X, y, cv=kfold, scoring='neg_mean_squared_error')  # 使用负均方误差作为评分标准

# 计算平均得分
mean_score = np.mean(scores)
std_score = np.std(scores)

print(f"Cross-validation scores: {scores}")
print(f"Mean score: {mean_score:.3f} (std: {std_score:.3f})")

# 如果需要进一步调参或训练模型，你可以使用交叉验证得分的结果