BP神经网络准确率代码matlab

在MATLAB中，计算BP（Backpropagation，反向传播）神经网络的准确率通常需要以下几个步骤：

1. **数据预处理**：确保输入数据已经被适当的归一化或标准化。

data = ...; % 加载训练数据
inputs = data(:,1:end-1); % 输入特征
targets = data(:,end);   % 目标变量

2. **构建网络结构**：使用`patternnet`函数创建一个神经网络，设置隐藏层节点数、学习速率等参数。

net = patternnet(numHiddenNodes, 'trainlm'); % numHiddenNodes 是隐藏层节点数

3. **训练网络**：

options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', maxEpochs, 'MiniBatchSize', miniBatchSize);
net = train(net, inputs, targets, options);

4. **预测新数据**：

predictedOutputs = net(inputsTest); % 对测试集进行预测

5. **计算准确率**：通常通过比较`predictedOutputs`和实际目标`targetsTest`来评估分类的准确性，例如交叉熵损失或者简单地检查预测是否等于真实标签。

accuracy = sum(predictedOutputs == targetsTest) / numel(targetsTest);

如果你想要的是精确到某一层面上的分类准确度，比如二分类任务下的混淆矩阵（confusion matrix），可以使用`confusionmat`函数。

cm = confusionmat(targetsTest, predictedOutputs);
accuracy = sum(diag(cm)) / sum(cm(:));