用matlab计算bp神经网络的准确性的代码

下面是一个使用 MATLAB 计算 BP 神经网络准确性的示例代码：

% 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。