用matlab写一个mirs模型

MIRS（Multiple Input Range Single Output）模型是一种机器学习模型，其输入包含多个特征，每个特征有不同的取值范围，而输出是一个单一值。下面是一个用MATLAB实现MIRS模型的基本步骤：

1. 准备数据集：包含多个特征和一个输出变量的数据集。

2. 对于每个特征，将其标准化到[0,1]的范围内。标准化可以使用MATLAB内置函数 `mapminmax` 来实现。

3. 将数据集划分为训练集和测试集。可以使用MATLAB内置函数 `crossvalind` 来实现。

4. 构建MIRS模型。MIRS模型通常使用神经网络来实现，可以使用MATLAB内置函数 `feedforwardnet` 来构建神经网络模型。

5. 在训练集上训练MIRS模型。可以使用MATLAB内置函数 `train` 来训练神经网络模型。

6. 在测试集上测试MIRS模型的预测性能。可以使用MATLAB内置函数 `sim` 来进行模型的预测。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现MIRS模型：

% 准备数据集
load iris_dataset.mat
X = irisInputs';
y = irisTargets';

% 特征标准化
[X_norm,ps] = mapminmax(X);

% 划分训练集和测试集
cv = crossvalind('Kfold', size(X_norm,1), 10);
trainIdx = (cv ~= 1);
testIdx = (cv == 1);

% 构建MIRS模型
hiddenLayerSize = 10;
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);

% 训练MIRS模型
net.trainParam.showWindow = false;
net = train(net, X_norm(:,trainIdx), y(:,trainIdx));

% 测试MIRS模型
y_pred = sim(net, X_norm(:,testIdx));
mse = mean((y_pred - y(:,testIdx)).^2);
disp(['MSE on test set: ' num2str(mse)]);

这是一个用鸢尾花数据集实现MIRS模型的示例。在这个示例中，我们将四个特征标准化到[0,1]的范围内，然后将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用一个包含10个隐藏层单元的神经网络来构建MIRS模型，并在训练集上训练模型。最后，我们在测试集上测试模型的预测性能，并计算均方误差（MSE）作为模型性能的指标。