matlab深度学习回归模型

在 MATLAB 中，可以使用深度学习工具箱来构建回归模型。以下是一个简单的示例，展示如何使用深度学习工具箱来构建一个回归神经网络模型。

首先，需要准备用于训练和测试模型的数据。这些数据应该已经被分成了训练集和测试集，并且已经被标记好了。例如，数据可以是一个包含输入特征和目标输出变量的表格。

接下来，可以定义模型的架构。在这个例子中，我们将使用一个带有多个隐藏层的全连接神经网络。以下是一个简单的代码示例：

inputSize = size(trainingData,2)-1;

layers = [
    fullyConnectedLayer(16)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(8)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

这个模型包含三个全连接层和两个激活函数层。最后一层是一个回归层，用于预测目标输出变量。

接下来，可以使用 `trainingOptions` 函数来设置训练选项，例如学习率、迭代次数和优化器。以下是一个示例：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{testData(:,1:end-1),testData(:,end)}, ...
    'Plots','training-progress', ...
    'Verbose',false);

最后，可以使用 `trainNetwork` 函数来训练模型并测试其性能。以下是一个示例：

net = trainNetwork(trainingData(:,1:end-1),trainingData(:,end),layers,options);

predictions = predict(net,testData(:,1:end-1));
rmse = sqrt(mean((predictions - testData(:,end)).^2));

这个例子展示了如何使用 MATLAB 中的深度学习工具箱构建回归模型。你可以根据自己的需求调整模型的架构和训练选项。