级联前馈神经网络CFF回归模型代码python

以下是一个简单的级联前馈神经网络CFF回归模型的Python代码示例。

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

# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 5)
y = np.random.rand(100)

# 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CFF模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 5), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型的拟合优度
score = model.score(X_test, y_test)

print("模型的拟合优度为: {:.2f}".format(score))

在这个示例中，我们使用`numpy`库生成了一个随机的5维特征矩阵`X`和一个随机的目标向量`y`，然后使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们定义了一个包含两个隐藏层（大小分别为10和5）的CFF模型，并使用`fit`函数在训练集上训练模型。最后，我们使用`predict`函数在测试集上进行预测，并使用`score`函数计算模型的拟合优度。