python实现GRNN
时间: 2023-12-04 18:37:39 浏览: 55
广义回归神经网络(GRNN)是一种具有较好的非线性逼近能力的四层前向传播神经网络。Python可以通过编写代码实现GRNN。具体实现过程可以分为以下几个步骤:
1. 定义输入层、模式层、求和层和输出层的节点数。
2. 定义输入数据和输出数据。
3. 计算模式层的平滑因子σ。
4. 计算模式层到求和层的权重。
5. 计算求和层到输出层的权重。
6. 计算输出结果。
7. 对输出结果进行评估。
在Python中,可以使用numpy库进行矩阵计算,也可以使用sklearn库中的GRNN模型进行实现。具体实现过程可以参考引用中的GRNN.py代码和引用中的实验数据集。
相关问题
grnn python
GRNN(General Regression Neural Network)是一种基于神经网络的回归模型,用于解决回归问题。它是一种非参数模型,不需要事先对数据进行假设或者参数估计。GRNN的核心思想是通过计算输入样本与训练样本之间的距离来进行预测。
在Python中,可以使用第三方库scikit-learn来实现GRNN模型。具体步骤如下:
1. 导入所需的库:
```python
from sklearn.neighbors import RadiusNeighborsRegressor
```
2. 创建GRNN模型对象:
```python
grnn = RadiusNeighborsRegressor(radius=0.5)
```
其中,radius参数表示邻域半径,可以根据实际情况进行调整。
3. 训练模型:
```python
grnn.fit(X_train, y_train)
```
其中,X_train是训练数据的特征,y_train是对应的目标值。
4. 预测:
```python
y_pred = grnn.predict(X_test)
```
其中,X_test是测试数据的特征,y_pred是预测的目标值。
5. 评估模型性能:
可以使用各种回归评估指标(如均方误差、平均绝对误差等)来评估模型的性能。
以上就是使用Python实现GRNN模型的基本步骤。如果你有其他问题,请继续提问。
python grnn
GRNN是指广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network),它是一种具有较好的非线性逼近能力的四层前向传播神经网络。GRNN的结构包括输入层、模式层、求和层和输出层。与反向传播神经网络(BPNN)不同的是,GRNN没有训练过程,而是通过对模式层的平滑因子进行优化来获得好的输出结果。在GRNN中,对于一个测试样本x,计算它与所有训练样本的相似度,相似度的计算方法使用高斯函数。根据相似度,可以计算测试样本的输出y。具体计算公式为:y=(s1*y1 + s2*y2 + ... + s10*y)/(s1+s2+...+s10)。GRNN的实现可以使用Python编程语言。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [广义回归神经网络(GRNN)的实现(Python,附源码及数据集)](https://blog.csdn.net/weixin_42051846/article/details/128765413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [通俗理解广义回归神经网络(GRNN)](https://blog.csdn.net/qq_38436266/article/details/116996578)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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