使用径向基函数(RBF)神经网络对我们自己的excel数据进行分类---包括详细的python代码,RBFRegressor

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使用径向基函数(RBF)神经网络对我们自己的excel数据进行分类---包括详细的python代码,RBFRegressor



一、 径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network)是什么?

  1. 径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network)是一种人工神经网络,它由三层组成:输入层、隐藏层和输出层。与传统的神经网络不同,径向基神经网络并不使用传统的激活函数,而是使用径向基函数作为激活函数,即: y = f ( z ) y = f(z) y=f(z),其中 f f f是径向基函数, z z z是输入信号。
  2. 径向基函数通常采用高斯(radial gaussian)、多项式(radial polynomial)和Thin Plate
    Splines(radial Thin Plate Splines)等函数。在训练时,该网络使用一组已知样本进行学习,以确定适当的权重值,经过训练后,网络能够将输入映射到输出,该输出是一个连续的函数,从而适用于回归和分类问题。
  3. 关于上述数据,径向基神经网络可以进行二分类。在这个数据集中,样本标签都是0,因此,你需要收集更多有标签的数据,并且标签应该包含两种不同的值,例如0和1,才能使用该网络进行二分类。然后,你可以将标签作为网络的输出,并将输入数据作为网络的输入,进行训练和预测。

二、径向基函数(RBF)神经网络对我们自己的excel数据进行分类—包括详细的python代码

我们可以使用Python中的scikit-learn库中的径向基函数(RBF)神经网络来解决这个二元分类问题。以下是我们的代码:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import RBFRegressor

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 分离数据和标签
X = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1)  # 将数据转化为二维数组
y = data.iloc[:, 1].values

# 将数据拆分为训练和测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 构建 RBF 神经网络模型,并对其进行训练
rbf = RBFRegressor(n_hidden=10)  # 设定 RBF 神经网络的隐藏层节点数为 10
rbf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
y_pred = rbf.predict(X_test)
accuracy = np.mean((y_pred > 0.5) == y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

总结

上述代码中,我们首先使用pandas库读取由您提供的Excel文件。然后,我们将数据和标签分开并将数据转换成一个二维数组。接下来,我们使用train_test_split函数将数据拆分为训练集和测试集。我们使用RBFRegressor类构建了一个具有10个隐藏层节点的RBF神经网络模型,并将其拟合到训练数据上。最后,我们在测试集上评估训练出的模型的性能,并打印输出模型的准确率。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-495190.html

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