用matlab计算bp神经网络的准确性的代码
时间: 2024-05-08 07:20:54 浏览: 20
下面是一个使用 MATLAB 计算 BP 神经网络准确性的示例代码:
```matlab
% 加载数据集
load iris_dataset.mat
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;
% 创建神经网络
hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize);
net = train(net,inputs,targets);
% 预测结果
outputs = net(inputs);
% 计算准确率
[~,idx] = max(outputs);
targetsIdx = find(targets);
accuracy = sum(idx == targetsIdx)/numel(targetsIdx);
fprintf('准确率: %f\n', accuracy);
```
这个示例代码加载了一个名为 `iris_dataset.mat` 的数据集,创建了一个包含 10 个隐藏层节点的 BP 神经网络,并使用训练好的网络计算了输入数据的输出。最后,通过比较预测结果和目标值来计算准确率。
相关问题
matlab计算BP神经网络准确率代码
根据提供的引用内容,没有直接给出计算BP神经网络准确率的代码。但是可以通过以下步骤计算准确率:
1. 使用训练好的BP神经网络对测试集进行预测,得到预测结果。
2. 将预测结果与测试集的真实值进行比较,计算预测准确率。
下面是一个示例代码:
```matlab
% 假设预测结果为output,测试集真实值为target
% 计算预测准确率
accuracy = sum(abs(output - target) < 0.1) / length(target);
```
其中,`abs(output - target) < 0.1` 表示预测值与真实值之差小于0.1的部分为预测正确的部分,`sum` 函数用于计算预测正确的数量,除以测试集长度即可得到准确率。
用matlab计算bp神经网络的准确性
计算BP神经网络的准确性需要以下步骤:
1. 准备数据集,包括训练集和测试集。
2. 构建BP神经网络模型,设置输入层、隐藏层和输出层的神经元数量,以及学习速率、迭代次数等参数。
3. 使用训练集对BP神经网络进行训练,调整权重和偏置值,使得网络的误差最小。
4. 使用测试集对训练好的BP神经网络进行测试,计算分类准确率。
在matlab中,可以使用以下代码实现:
1. 准备数据集
```
load iris_dataset.mat
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;
```
2. 构建BP神经网络模型
```
hiddenLayerSize = 10;
net = patternnet(hiddenLayerSize);
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.lr = 0.01;
```
3. 训练BP神经网络
```
[net,tr] = train(net,inputs,targets);
```
4. 测试BP神经网络
```
outputs = net(inputs);
classes = vec2ind(outputs);
targets = vec2ind(targets);
accuracy = sum(classes == targets)/length(targets);
disp(['Classification accuracy: ' num2str(accuracy*100) '%']);
```
这段代码中,使用了iris数据集进行演示,其中输入数据为花瓣和花萼的长度和宽度,共4个特征,输出数据为3种不同的鸢尾花类别。运行结果中,输出了BP神经网络的分类准确率。
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