人工神经网络综合评价法python代码

人工神经网络综合评价法是用于评估人工神经网络性能的一种方法，可以用于选择最佳的神经网络结构或优化神经网络的参数。以下是一个用Python实现人工神经网络综合评价法的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

def ann_evaluate(y_true, y_pred, y_train):
    # 计算R2分数
    r2 = r2_score(y_true, y_pred)
    
    # 计算RMSE分数
    rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
    
    # 计算相对误差分数
    re = np.abs((y_true - y_pred) / y_train).mean()
    
    # 计算综合得分
    score = 0.6 * r2 + 0.3 * (1 - rmse) + 0.1 * (1 - re)
    
    return score

此代码的输入参数为真实标签y_true，预测标签y_pred和训练数据集的y_train，输出综合得分。其中，R2分数（决定系数）用于衡量模型的拟合能力，RMSE分数（均方根误差）用于衡量模型的预测精度，相对误差分数用于衡量预测值与真实值的偏差程度。最后，综合得分用于综合评估模型的性能。