广义回归神经网络python
时间: 2023-09-06 15:08:06 浏览: 71
广义回归神经网络是一种前馈神经网络,它可以用于解决回归问题。在Python中,广义回归神经网络可以使用多种深度学习框架来实现,比如TensorFlow、Keras、PyTorch等。以下是一个使用Keras实现广义回归神经网络的示例代码:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)
# 评估模型
loss = model.evaluate(X_test, y_test)
# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(X_new_data)
```
其中,`Sequential()`函数用于创建一个序列模型,`Dense()`函数用于添加全连接层。在上面的示例中,我们使用了一个含有64个神经元的全连接层和一个输出层。`input_dim`指定了输入层的大小,`activation`指定了激活函数。在编译模型时,我们需要指定损失函数和优化器。在训练模型时,我们需要指定训练数据、迭代次数和批量大小。在评估模型时,我们计算模型在测试数据上的损失值。最后,我们使用模型进行预测时,将新数据传入`predict()`函数即可得到预测结果。