MATLAB工具箱中nntraintool中的plotregression 中output和target分别代表啥?
时间: 2024-03-21 15:40:03 浏览: 34
在MATLAB神经网络工具箱中nntraintool中的plotregression函数中,output和target分别代表网络的输出和目标值。
具体来说,output指的是神经网络在测试或验证时产生的输出值,而target指的是相应的真实目标值。plotregression函数会将这两者进行回归分析,并绘制出回归曲线和相关统计信息,以评估网络的性能。
在使用plotregression函数时,需要将网络的测试或验证数据作为输入,并将网络的输出值和目标值传递给该函数。例如:
```matlab
% 假设net为已经训练好的神经网络,testInputs为测试数据的输入,testTargets为测试数据的目标值
testOutputs = net(testInputs);
plotregression(testTargets, testOutputs);
```
这段代码将会绘制出测试数据的回归曲线,以及相关的回归统计信息,以帮助评估神经网络的性能。
相关问题
MATLAB中神经网络工具箱中的output = 0.92*Target+(-0.017)是什么意思?
这个公式是用来计算神经网络的输出值的。其中,Target是神经网络的期望输出值,output是神经网络的实际输出值。这个公式中的0.92和-0.017是神经网络的权重和偏置,它们与神经元的输入进行加权和,然后通过激活函数计算得到神经元的输出值。这个公式的具体含义和用途需要根据具体的神经网络模型和应用场景来确定。
MATLAB神经网络工具箱process的各个参数是什么意思?
MATLAB神经网络工具箱中的process函数用于对数据进行预处理。它包含以下参数:
1. Input Arguments:输入参数
- data:要进行预处理的数据矩阵,每一行代表一个数据样本,每一列代表一个特征。
- settings:包含了数据预处理的各种设置,如数据归一化、数据标准化等。
2. Output Arguments:输出参数
- processedData:经过预处理后的数据矩阵。
3. Settings:设置参数
- divideFcn:数据分割函数,用于将数据集分成训练集、验证集和测试集。
- divideMode:数据分割模式,可以是“sample”(按样本分割)或“time”(按时间分割)。
- divideParam:数据分割参数,可以是“ratio”(按比例分割)或“number”(按数量分割)。
- normalizeData:是否对数据进行归一化处理。
- standardizeData:是否对数据进行标准化处理。
- removeMean:是否移除数据的均值。
- removeStd:是否移除数据的标准差。
- target:目标数据,用于监督学习模型训练时使用。
- timeDelay:时间延迟,用于时间序列数据的处理。
需要注意的是,这些参数的具体设置应该根据数据的实际情况来确定。
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