广义回归神经网络sklearn实现代码

以下是使用sklearn库实现广义回归神经网络的代码：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 加载数据
data = np.loadtxt("data.txt")
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
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)

其中，`data.txt`是数据文件，第一列到倒数第二列是输入特征，最后一列是输出标签。`hidden_layer_sizes`参数指定了隐藏层的神经元数量，可以根据数据集大小和复杂度进行调整；`activation`参数指定了激活函数类型，`solver`参数指定了优化算法，`max_iter`参数指定了最大迭代次数。在训练完成后，可以使用`predict`方法对测试集进行预测，并使用`mean_squared_error`函数计算均方误差。