ann回归代码matlab
时间: 2024-01-10 16:01:21 浏览: 33
若要回归代码需要使用MATLAB的Ann工具箱(负责人工神经网络)。ANN是一种被广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的算法。以下是一个使用MATLAB的ANN工具箱进行回归的简单示例代码:
```matlab
% 导入数据
data = readmatrix('data.csv');
% 将数据分为输入和输出
X = data(:, 1:end-1); % 输入
Y = data(:, end); % 输出
% 创建ANN模型
net = feedforwardnet(10); % 10个隐藏层神经元
net.trainParam.showWindow = false; % 关闭训练过程中的显示窗口
% 设置训练参数
net.divideParam.trainRatio = 0.8; % 80%的数据用于训练
net.divideParam.valRatio = 0.1; % 10%的数据用于验证
net.divideParam.testRatio = 0.1; % 10%的数据用于测试
% 训练模型
net = train(net, X', Y'); % 注意转置 X 和 Y
% 使用模型进行预测
predictedY = net(X');
% 绘制预测结果和实际结果的散点图
scatter(Y, predictedY);
hold on;
plot([min(Y), max(Y)], [min(Y), max(Y)], 'r');
xlabel('实际结果');
ylabel('预测结果');
title('ANN回归结果');
% 计算预测结果的性能指标(例如均方根误差)
rmse = sqrt(mean((Y-predictedY).^2));
disp(['均方根误差:', num2str(rmse)]);
```
以上代码中,首先需要导入数据,然后将数据分为输入(X)和输出(Y)。接着创建ANN模型并设置训练参数,包括训练数据、验证数据和测试数据的比例等。然后使用训练数据对模型进行训练,最后使用训练好的模型对输入数据进行预测,并计算预测结果的性能指标(例如均方根误差)。最后通过绘图展示实际结果和预测结果的散点图。