广义回归神经网络（GRNN）数据预测项目

广义回归神经网络（GRNN）数据预测项目

【下载地址】广义回归神经网络GRNN数据预测项目 本项目提供了一个使用Python实现的广义回归神经网络（GRNN）用于数据预测的资源文件。压缩包中包含以下内容：- **GRNN.py**: 该源码文件主要用于使用训练数据集进行模型训练，并对测试数据集进行预测。预测结果包括MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）等误差值，以及预测差值的分布情况。 - **train.csv**: 训练数据集，用于模型的训练。- **test.csv**: 测试数据集，用于模型的预测和评估。- **.npy文件**: 保存了预测的值及预测误差值，方便后续分析和使用 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/7e895

项目描述

本项目提供了一个使用Python实现的广义回归神经网络（GRNN）用于数据预测的资源文件。压缩包中包含以下内容：

• GRNN.py: 该源码文件主要用于使用训练数据集进行模型训练，并对测试数据集进行预测。预测结果包括MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）等误差值，以及预测差值的分布情况。

• train.csv: 训练数据集，用于模型的训练。

• test.csv: 测试数据集，用于模型的预测和评估。

• .npy文件: 保存了预测的值及预测误差值，方便后续分析和使用。

使用说明

1. 数据准备: 确保train.csv和test.csv文件已准备好，并且数据格式正确。

2. 模型训练与预测: 运行GRNN.py文件，程序将自动加载训练数据集进行模型训练，并对测试数据集进行预测。预测结果将输出到控制台，并保存到.npy文件中。

3. 结果分析: 通过查看输出的误差值（如MAE、MAPE）以及预测差值的分布情况，评估模型的预测效果。

注意事项

• 请确保Python环境已安装必要的依赖库，如NumPy、Pandas等。
• 数据集的格式和内容应符合模型的输入要求，否则可能导致预测结果不准确。

贡献与反馈

如果您在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们期待您的反馈和贡献！

【下载地址】广义回归神经网络GRNN数据预测项目 本项目提供了一个使用Python实现的广义回归神经网络（GRNN）用于数据预测的资源文件。压缩包中包含以下内容：- **GRNN.py**: 该源码文件主要用于使用训练数据集进行模型训练，并对测试数据集进行预测。预测结果包括MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）等误差值，以及预测差值的分布情况。 - **train.csv**: 训练数据集，用于模型的训练。- **test.csv**: 测试数据集，用于模型的预测和评估。- **.npy文件**: 保存了预测的值及预测误差值，方便后续分析和使用 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/7e895