matlaba实现深度学习回归预测

Matlab中可以使用深度学习工具箱来实现回归预测。以下是一个简单的示例代码：

% 加载数据
load housing_dataset
X = housing{:, 4:7}';
Y = housing{:, 8}';

% 创建神经网络模型
net = feedforwardnet(10);
net = configure(net, X, Y);
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin';
net.trainFcn = 'trainlm';

% 训练模型
[net, tr] = train(net, X, Y);

% 进行预测
Y_pred = net(X);

在这个代码示例中，我们首先加载了一个房屋数据集，并将其拆分成自变量X和因变量Y。然后，我们使用`feedforwardnet`函数创建了一个包含10个隐藏层节点的前馈神经网络模型，并将其配置为在第二个隐藏层上使用线性传输函数。接下来，我们指定了使用Levenberg-Marquardt算法进行训练。最后，我们使用`train`函数对模型进行训练，并使用训练好的模型对数据集进行预测。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的深度学习回归预测任务可能需要更复杂的模型和更多的数据预处理步骤。