写一个使用sklearn 的RNN 代码

这是一个使用 sklearn 库实现的简单的 RNN 代码示例：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 准备训练数据和测试数据
X_train, y_train, X_test, y_test = # your data here

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建并训练 RNN 模型
rnn = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), activation='relu', solver='adam', max_iter=200)
rnn.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = rnn.score(X_test, y_test)
print("Test score: {:.2f}".format(score))

这是一个简单的示例，您可能需要根据您的数据和目标调整参数以及模型。

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写一段使用sklearn 的RNN 包含训练数据 的代码

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

# 生成训练数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=100, n_classes=2)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 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)

# 创建并训练RNN模型
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=10, alpha=1e-4,
                    solver='sgd', verbose=10, tol=1e-4, random_state=1,
                    learning_rate_init=.1)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

请注意，在上面的代码中使用的是MLPClassifier，它是多层感知机，而不是RNN。如果要使用RNN，您需要使用另一个库来实现。

RNN神经网络sklearn实现代码

sklearn库并没有提供RNN神经网络的实现，不过可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现RNN。以下是一个使用TensorFlow实现RNN的示例代码：

import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据
data = ...

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(data)

# 定义超参数
n_steps = ...
n_inputs = ...
n_neurons = ...
n_outputs = ...

# 定义输入输出占位符
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_outputs])

# 定义RNN模型
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=n_neurons, activation=tf.nn.relu)
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X, dtype=tf.float32)
logits = tf.layers.dense(states, n_outputs)
y_pred = tf.nn.softmax(logits)

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=y, logits=logits))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=...)
train_op = optimizer.minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for epoch in range(...):
        sess.run(train_op, feed_dict={X: ..., y: ...})

注意：这只是一个简单的示例代码，具体实现需要根据实际情况进行调整。此外，还需要根据数据的特点来选择合适的RNN单元和优化器等超参数。