GRNN模型并寻找最佳平滑因子的python代码

GRNN模型是基于局部加权回归的非参数模型，其平滑因子的选择非常重要。以下是一个使用Python实现GRNN模型并寻找最佳平滑因子的代码示例。

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 定义GRNN模型
class GRNN:
    def __init__(self, sigma):
        self.sigma = sigma
    
    # 训练模型
    def train(self, X_train, y_train):
        self.X_train = X_train
        self.y_train = y_train
    
    # 预测
    def predict(self, X_test):
        y_pred = []
        for x in X_test:
            # 计算距离加权系数
            distances = np.exp(-np.sum((self.X_train - x)**2, axis=1) / (2*self.sigma**2))
            # 计算加权平均值
            y_pred.append(np.sum(distances * self.y_train) / np.sum(distances))
        return np.array(y_pred)

# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义平滑因子列表
sigma_list = [0.1, 0.5, 1, 2, 5, 10, 20, 50]

# 寻找最佳平滑因子
best_mse = np.inf
best_sigma = None
for sigma in sigma_list:
    # 训练模型
    grnn = GRNN(sigma)
    grnn.train(X_train, y_train)
    # 在测试集上评估模型
    y_pred = grnn.predict(X_test)
    mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
    # 更新最佳平滑因子
    if mse < best_mse:
        best_mse = mse
        best_sigma = sigma

# 输出最佳平滑因子
print("Best sigma:", best_sigma)

在此示例中，我们使用波士顿房价数据集作为示例数据集，通过交叉验证的方式寻找最佳平滑因子。我们定义了一个`GRNN`类来实现GRNN模型，并使用均方误差作为评估指标。我们定义了一个平滑因子列表`sigma_list`，并在其中寻找最佳平滑因子。最终输出最佳平滑因子。