MATLAB实现波士顿房价预测，使用BP神经网络

波士顿房价预测是一个经典的机器学习问题，可以使用BP神经网络进行预测。以下是一个简单的BP神经网络实现示例：

1. 加载数据集并进行预处理。可以使用MATLAB中的load函数加载波士顿房价数据集，并使用zscore函数进行标准化处理。

load boston.mat
X = zscore(boston.data);
y = zscore(boston.target);

2. 划分训练集和测试集。可以使用MATLAB中的datasample函数将数据集划分为训练集和测试集。

idx = datasample(1:length(X), round(0.7*length(X)), 'Replace', false);
Xtrain = X(idx,:);
ytrain = y(idx,:);
Xtest = X(setdiff(1:length(X), idx), :);
ytest = y(setdiff(1:length(X), idx));

3. 创建BP神经网络模型。可以使用MATLAB中的feedforwardnet函数创建一个具有一个隐藏层的BP神经网络。

net = feedforwardnet(10);

其中，10是隐藏层的神经元数量，可以根据需要进行调整。

4. 训练BP神经网络模型。可以使用MATLAB中的train函数对BP神经网络模型进行训练。

net = train(net, Xtrain', ytrain');

5. 使用测试集对模型进行评估。可以使用MATLAB中的sim函数预测测试集上的房价，并使用MSE评价指标进行评估。

ypred = sim(net, Xtest');
mse = mean((ypred - ytest').^2);

请注意，BP神经网络预测波士顿房价是一个复杂的问题，需要仔细的数据分析和建模技巧。建议在实际应用中寻求专业人士的帮助。