径向基神经网络python

在Python中，可以使用scikit-learn库的`RBF`模型来实现径向基神经网络。以下是一个简单的例子：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# 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, random_state=42)

# 定义径向基神经网络模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), activation='logistic', solver='lbfgs', alpha=0.01, max_iter=1000, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

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

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

在上述代码中，我们使用`make_classification`函数生成了一个二分类的样本数据集，然后使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们定义了一个包含一个隐层的径向基神经网络模型，并利用训练集进行训练。最后，我们对测试集进行预测，并计算准确率。