k折交叉验证的BP神经网络MATLAB完整代码

以下是一个简单的 k 折交叉验证的 BP 神经网络 MATLAB 代码示例：

%% 数据准备
% 读取数据集
load iris_dataset.mat
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;

% 将数据集随机打乱
randIndices = randperm(size(inputs, 2));
inputs = inputs(:, randIndices);
targets = targets(:, randIndices);

% 分割数据集
numFolds = 10; % k 值
foldSize = floor(size(inputs, 2) / numFolds);
foldIndices = zeros(numFolds, foldSize);
for i = 1:numFolds
    foldIndices(i, :) = (i-1)*foldSize+1:i*foldSize;
end

%% k 折交叉验证
numIterations = 1000; % BP 神经网络迭代次数
learningRate = 0.1; % BP 神经网络学习率
accuracies = zeros(numFolds, 1);

for i = 1:numFolds
    % 准备训练和测试数据
    testInputs = inputs(:, foldIndices(i, :));
    testTargets = targets(:, foldIndices(i, :));
    trainInputs = inputs(:, [foldIndices([1:i-1, i+1:end])]);
    trainTargets = targets(:, [foldIndices([1:i-1, i+1:end])]);
    
    % 训练 BP 神经网络
    net = feedforwardnet([5, 3]); % 建立一个两层的 BP 神经网络
    net.trainParam.epochs = numIterations;
    net.trainParam.lr = learningRate;
    net = train(net, trainInputs, trainTargets);
    
    % 使用训练好的 BP 神经网络进行预测
    predictedTargets = net(testInputs);
    [~, predictedIndices] = max(predictedTargets);
    [~, targetIndices] = max(testTargets);
    
    % 计算准确率
    numCorrect = sum(predictedIndices == targetIndices);
    accuracies(i) = numCorrect / length(targetIndices);
end

%% 输出结果
meanAccuracy = mean(accuracies);
stdDev = std(accuracies);
fprintf('Mean accuracy: %.2f%%\n', meanAccuracy * 100);
fprintf('Standard deviation: %.2f%%\n', stdDev * 100);

上述代码将数据集分为 10 个折，每次使用其中 9 个折进行训练，1 个折进行测试，共进行 10 次。在每次训练时，建立一个两层的 BP 神经网络，迭代次数为 1000，学习率为 0.1。使用训练好的神经网络进行预测，并计算准确率。最终输出平均准确率和标准差。