0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

分类预测 | Python实现基于DBN-ELM(深度结合极限学习机网络)的多输入单输出分类预测


分类预测 | Python实现基于DBN-ELM(深度结合极限学习机网络)的多输入单输出分类预测


目录

  • 分类预测 | Python实现基于DBN-ELM(深度结合极限学习机网络)的多输入单输出分类预测
  • 分类效果
  • 基本描述
  • 程序设计
  • 参考资料


分类效果

分类预测 | Python实现基于DBN-ELM(深度结合极限学习机网络)的多输入单输出分类预测_数据

基本描述

基于DBN-ELM(深度结合极限学习机网络)的多输入单输出分类预测 python代码
多层次模型:DBN-ELM的核心思想是使用深度置信网络(DBN)来提取信号数据的关键特征来提取数据中的重要特征, 然后结合极限学习机(ELM)进行分类。这种多层次方法可以提高分类性能。
精确度: 您可以借助脚本的分类报告和准确度指标来评估模型的性能,并确保结果准确可靠。
可视化: 脚本还提供了多种可视化工具,包括散点图、混淆矩阵和柱状图,以便更好地理解和展示您的数据。
使用便捷:直接使用EXCEL表格导入数据,无需大幅修改程序。内部有详细注释,易于理解。

程序设计

  • 完整程序和数据私信博主回复Python实现基于DBN-ELM(深度结合极限学习机网络)的多输入单输出分类预测

%%  参数设置

举报

相关推荐

0 条评论