写一个可以输出最佳平滑因子的GRNN模型的python代码

以下是一个基于sklearn库实现的GRNN模型，并使用网格搜索（GridSearchCV）来寻找最佳平滑因子：

from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from scipy.spatial.distance import cdist
import numpy as np

# 定义自定义函数，用于计算基函数
def gaussian_kernel(X, y, sigma):
    pairwise_dists = cdist(X, y, 'sqeuclidean')
    K = np.exp(-pairwise_dists / (2 * sigma ** 2))
    return K

# 定义GRNN模型
class GRNN():
    def __init__(self, sigma=None):
        self.sigma = sigma
        self.model = KernelRidge(kernel='precomputed')
        
    def fit(self, X, y):
        if self.sigma is None:
            # 使用网格搜索来寻找最佳平滑因子
            param_grid = {'sigma': np.logspace(-3, 3, 7)}
            grnn = GridSearchCV(self, param_grid, cv=5)
            grnn.fit(X, y)
            self.sigma = grnn.best_params_['sigma']
        
        # 计算基函数矩阵
        K = gaussian_kernel(X, X, self.sigma)
        # 学习权重
        self.model.fit(K, y)
    
    def predict(self, X):
        # 计算测试集和训练集之间的距离
        pairwise_dists = cdist(X, self.model.X_fit_(), 'sqeuclidean')
        # 计算基函数矩阵
        K = np.exp(-pairwise_dists / (2 * self.sigma ** 2))
        # 预测目标值
        y_pred = self.model.predict(K)
        return y_pred

# 示例用法
X_train = np.array([[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9]])
y_train = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])
X_test = np.array([[-0.5], [1.5], [2.5], [6.5], [8.5]])

grnn = GRNN()
grnn.fit(X_train, y_train)
y_pred = grnn.predict(X_test)

print(f"最佳平滑因子：{grnn.sigma}")
print(f"预测结果：{y_pred}")

注意，以上代码只是一个简单的示例，实际使用时可能需要根据具体情况进行调整。