ELM E预测 python代码

ELM ( Extreme Learning Machine ) 是一种基于神经网络的简单而高效的机器学习算法，它特别适合于回归和分类任务。在 Python 中实现 ELM 的基本步骤包括准备数据、构建模型和进行预测。

以下是使用 Python 和 Scikit-Learn 库实现 ELM 的简短示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from elmlib.elm import ELMRegressor

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据预处理，归一化数值特征
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 创建 ELM 模型
elm = ELMRegressor(hidden_size=100, activation='tanh', solver='lsqr')

# 训练模型
elm.fit(X_scaled, y)

# 预测新数据
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]  # 示例输入向量
new_data_scaled = scaler.transform(new_data)
prediction = elm.predict(new_data_scaled)

print("预测结果:", prediction)

在这个例子中，我们首先加载了鸢尾花数据集，然后对数据进行了标准化处理，接着创建了一个 ELM 分类器（`ELMClassifier` 对应分类任务），训练模型并进行预测。