matlab深度学习回归模型

Matlab中可以使用深度学习工具箱来构建回归模型。下面是一个示例：

首先，导入数据并将其分成训练集和测试集：

load housing
X = housing(:,1:13)';
t = housing(:,14)';
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(X,2),0.6,0.2,0.2);
Xtrain = X(:,trainInd);
Ytrain = t(trainInd);
Xval = X(:,valInd);
Yval = t(valInd);
Xtest = X(:,testInd);
Ytest = t(testInd);

然后，构建一个简单的神经网络模型：

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(size(Xtrain,1))
    fullyConnectedLayer(10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

接下来，指定训练选项：

options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'ValidationData',{Xval,Yval}, ...
    'ValidationFrequency',10, ...
    'Verbose',false);

最后，使用训练数据和训练选项来训练模型：

net = trainNetwork(Xtrain,Ytrain,layers,options);

训练完成后，可以使用测试数据来评估模型的性能：

YPred = predict(net,Xtest);
rmse = sqrt(mean((YPred - Ytest).^2))

以上是一个简单的回归模型的构建过程。可以根据实际情况进行调整和优化。