sklearn神经网络回归MATLAB代码

以下是使用MATLAB中的神经网络工具箱实现神经网络回归的示例代码：

% 生成随机回归数据
[X, y] = make_regression(1000, 10, 0.2);

% 将数据集拆分为训练集和测试集
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(1000, 0.7, 0.0, 0.3);
X_train = X(:, trainInd);
y_train = y(trainInd);
X_test = X(:, testInd);
y_test = y(testInd);

% 定义神经网络模型
hiddenLayerSize = [20, 10];
net = fitnet(hiddenLayerSize);

% 训练模型
net = train(net, X_train, y_train);

% 预测测试集结果
y_pred = net(X_test);

% 计算模型的MAE指标
mae = mae(y_test, y_pred);
disp(['MAE: ', num2str(mae)]);

在这个示例中，我们使用make_regression()函数生成了一个包含1000个样本和10个特征的随机回归数据集。我们使用dividerand()函数将数据集拆分为训练集和测试集。然后我们定义了一个包含两个隐藏层的神经网络模型，并使用train()函数训练模型。最后，我们使用net()函数来预测测试集结果，并使用mae()函数计算模型的MAE指标。