GABP神经网络回归预测代码

以下是使用GABP神经网络进行回归预测的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from neuralnet import GABPRegressor

# 加载糖尿病数据集
diabetes = load_diabetes()
X, y = diabetes.data, diabetes.target

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建GABP神经网络回归模型
model = GABPRegressor(hidden_units=[10, 10], learning_rate=0.1, max_epochs=500, batch_size=32, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

说明：

- 首先，我们加载糖尿病数据集，并对数据进行标准化处理。
- 然后，我们将数据集划分为训练集和测试集。
- 接着，我们创建GABP神经网络回归模型，指定了隐藏层神经元数量为[10, 10]，学习率为0.1，最大迭代次数为500，批量大小为32，随机种子为42。
- 然后，我们使用训练集对模型进行训练。
- 接着，我们使用测试集进行预测，并计算均方误差作为模型性能的评估指标。