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。