grnn神经网络回归预测 python实现代码

以下是一个简单的GRNN神经网络回归预测的Python实现代码：

import numpy as np

class GRNN:
    def __init__(self, sigma):
        self.sigma = sigma
    
    def fit(self, X, y):
        self.X = X
        self.y = y
        
    def predict(self, X_test):
        n_samples = self.X.shape[0]
        G = np.exp(-np.sum((np.tile(X_test, (n_samples, 1)) - self.X)**2, axis=1) / (2*self.sigma**2))
        y_pred = np.sum(G*self.y) / np.sum(G)
        return y_pred

这个实现代码中使用了numpy库来处理矩阵运算，GRNN的核心公式为：

$$G_i = e^{-\frac{\sum_{j=1}^{n}(x_{test,j}-x_{i,j})^2}{2\sigma^2}}$$

$$y_{pred} = \frac{\sum_{i=1}^{n}G_i y_i}{\sum_{i=1}^{n}G_i}$$

其中，$G_i$是第$i$个样本点到测试点的高斯核值，$y_i$是第$i$个样本点的标签值，$y_{pred}$是预测值，$\sigma$是超参数，用于控制高斯核的宽度。