cnn卷积神经网络回归预测matlab代码

以下是一个简单的CNN回归预测的Matlab代码示例：

% 加载数据
load house_dataset;

% 划分训练集和测试集
idx = randperm(size(houses,1),round(0.8*size(houses,1)));
trainData = houses(idx,:);
testData = houses(setdiff(1:size(houses,1),idx),:);

% 创建CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([13 1 1])

    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer

    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)

    fullyConnectedLayer(100)
    reluLayer

    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

% 指定训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',50, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'ValidationData',{testData(:,1:12)',testData(:,13)'}, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(trainData(:,1:12)',trainData(:,13)',layers,options);

% 测试模型
YPred = predict(net,testData(:,1:12)')';

% 计算均方误差
mse = mean((YPred - testData(:,13)').^2);
disp(['Mean Squared Error: ', num2str(mse)]);

这个代码使用了一个简单的CNN模型来预测在房屋数据集中的房价。该模型包含了两个卷积层和两个全连接层，使用了ReLU激活函数和Adam优化器。训练选项包括50轮迭代和64个样本的小批量大小。在训练过程中，模型使用了80%的数据进行训练，并使用20%的数据进行验证。最后，代码计算了模型在测试数据集上的均方误差。