一、 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Neural Network）是什么？
- 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Radial Basis Function Neural Network）是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由三層組成：輸入層、隱藏層和輸出層。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不使用傳統(tǒng)的激活函數(shù)，而是使用徑向基函數(shù)作為激活函數(shù)，即： y = f ( z ) y = f(z) y=f(z)，其中 f f f是徑向基函數(shù)， z z z是輸入信號。
- 徑向基函數(shù)通常采用高斯(radial gaussian)、多項式(radial polynomial)和Thin Plate
Splines(radial Thin Plate Splines)等函數(shù)。在訓練時，該網(wǎng)絡(luò)使用一組已知樣本進行學習，以確定適當?shù)臋?quán)重值，經(jīng)過訓練后，網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⑤斎胗成涞捷敵觯撦敵鍪且粋€連續(xù)的函數(shù)，從而適用于回歸和分類問題。 - 關(guān)于上述數(shù)據(jù)，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進行二分類。在這個數(shù)據(jù)集中，樣本標簽都是0，因此，你需要收集更多有標簽的數(shù)據(jù)，并且標簽應(yīng)該包含兩種不同的值，例如0和1，才能使用該網(wǎng)絡(luò)進行二分類。然后，你可以將標簽作為網(wǎng)絡(luò)的輸出，并將輸入數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，進行訓練和預測。
二、徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對我們自己的excel數(shù)據(jù)進行分類—包括詳細的python代碼
我們可以使用Python中的scikit-learn庫中的徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決這個二元分類問題。以下是我們的代碼：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-495190.html
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import RBFRegressor
# 讀取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 分離數(shù)據(jù)和標簽
X = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1) # 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二維數(shù)組
y = data.iloc[:, 1].values
# 將數(shù)據(jù)拆分為訓練和測試
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 構(gòu)建 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對其進行訓練
rbf = RBFRegressor(n_hidden=10) # 設(shè)定 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層節(jié)點數(shù)為 10
rbf.fit(X_train, y_train)
# 在測試集上評估模型性能
y_pred = rbf.predict(X_test)
accuracy = np.mean((y_pred > 0.5) == y_test)
print('Accuracy:', accuracy)
總結(jié)
上述代碼中，我們首先使用pandas庫讀取由您提供的Excel文件。然后，我們將數(shù)據(jù)和標簽分開并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個二維數(shù)組。接下來，我們使用train_test_split函數(shù)將數(shù)據(jù)拆分為訓練集和測試集。我們使用RBFRegressor類構(gòu)建了一個具有10個隱藏層節(jié)點的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并將其擬合到訓練數(shù)據(jù)上。最后，我們在測試集上評估訓練出的模型的性能，并打印輸出模型的準確率。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-495190.html
到了這里，關(guān)于使用徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對我們自己的excel數(shù)據(jù)進行分類---包括詳細的python代碼，RBFRegressor的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
