留一法交叉验证优化BP神经网络matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于使用留一法交叉验证优化 BP 神经网络：

% 加载数据集
load iris_dataset.mat;

% 定义输入和输出数据
X = meas;
Y = species;

% 将输出数据编码为二进制形式
Y = dummyvar(categorical(Y));

% 设置神经网络参数
hiddenLayerSize = 10;
net = patternnet(hiddenLayerSize);

% 设置交叉验证参数
cv = cvpartition(size(X, 1), 'LeaveOut');

% 进行留一法交叉验证
for i = 1:cv.NumTestSets
    % 获取训练和测试数据
    trainIdx = cv.training(i);
    testIdx = cv.test(i);
    Xtrain = X(trainIdx, :)';
    Ytrain = Y(trainIdx, :)';
    Xtest = X(testIdx, :)';
    Ytest = Y(testIdx, :)';
    
    % 训练神经网络
    [net, tr] = train(net, Xtrain, Ytrain);
    
    % 测试神经网络
    Ypred = net(Xtest);
    Ypred = vec2ind(Ypred);
    Ytest = vec2ind(Ytest);
    
    % 计算精度
    accuracy(i) = sum(Ypred == Ytest) / length(Ytest);
end

% 输出平均精度
meanAccuracy = mean(accuracy);
fprintf('Mean accuracy: %f', meanAccuracy);

这个代码示例使用了鸢尾花数据集进行留一法交叉验证优化 BP 神经网络的训练和测试。该代码将数据集分成训练和测试集，并使用 train 函数训练神经网络。然后，使用测试数据集对训练的神经网络进行测试，并计算精度。最后，计算所有测试集的平均精度并输出。