matlab神经网络回归只有训练集的图
时间: 2023-10-01 08:07:53 浏览: 115
抱歉,作为AI语言模型,我无法提供图像。但我可以给您提供一些代码示例,来训练神经网络回归模型并展示训练集数据的拟合情况:
```
% 生成训练数据
x_train = linspace(0, 2*pi, 100);
y_train = sin(x_train);
% 创建神经网络模型
net = fitnet(10); % 隐藏层含10个神经元
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练过程窗口
% 训练模型
net = train(net, x_train, y_train);
% 使用模型进行预测
y_predict = net(x_train);
% 绘制训练数据和模型预测结果的拟合曲线
figure;
plot(x_train, y_train, 'o', x_train, y_predict, '-');
legend('训练数据', '拟合曲线');
```
这段代码将生成一个包含100个点的正弦函数数据集,并使用`fitnet`函数创建一个含有10个神经元的神经网络。接着,使用`train`函数训练神经网络模型,并使用训练好的模型对训练集进行预测。最后,使用`plot`函数绘制训练数据和模型预测结果的拟合曲线。
相关问题
matlab神经网络回归只有训练结果
无法确定您的问题是什么。如果您只有训练结果,那么您需要将其应用于新的数据集以进行预测。以下是一个简单的例子:
```matlab
% 创建神经网络
net = fitnet(10); % 这里使用 10 个隐藏层神经元的网络
net = train(net, inputs, targets); % 使用训练数据进行训练
% 应用神经网络进行预测
predictions = net(inputs_test); % 使用测试数据进行预测
```
在这个例子中,`inputs` 和 `targets` 是用于训练网络的输入和目标数据。`inputs_test` 是新的数据集,您可以使用 `net` 对其进行预测,得到一个预测结果向量 `predictions`。
matlab神经网络回归模型训练过程中RMSE初始特别大是什么原因?快速收敛后一直不变是什么原因?怎么解决?
RMSE初始特别大的原因可能是因为模型的初始权重设置不好,导致模型在一开始就产生了比较大的误差。解决这个问题可以尝试重新设置初始权重,或者使用一些预训练的模型来初始化权重,以便更好地开始训练。
快速收敛后一直不变的原因可能是因为模型已经陷入了局部最优解,无法继续优化。解决这个问题可以尝试使用不同的网络结构、激活函数、学习率等超参数,或者使用一些正则化技术来减少过拟合,以便更好地训练模型。
此外,还需要注意数据集的质量和数量,确保数据集足够丰富和准确,以便更好地训练模型。
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