MATLAB神经网络模型评估：衡量神经网络性能，洞悉模型表现

# 1. 神经网络模型评估概述

神经网络模型评估对于衡量模型的性能和可靠性至关重要。评估过程涉及使用各种指标来量化模型在给定数据集上的表现。通过评估，我们可以确定模型是否能够有效地学习数据模式，并预测未见数据。

神经网络模型评估是一个多方面的过程，包括以下步骤：

- **数据集划分：**将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以确保模型在未见数据上的泛化能力。
- **模型训练：**使用训练集训练神经网络模型，调整模型权重以最小化损失函数。
- **模型评估：**使用验证集或测试集评估模型的性能，计算精度、召回率、F1得分等指标。
- **模型优化：**根据评估结果，通过调整超参数（如学习率、批次大小）或模型结构（如层数、神经元数量）来优化模型。

# 2. 神经网络模型评估指标

### 2.1 分类模型评估指标

分类模型评估指标用于衡量模型对类别标签预测的准确性。常见的分类模型评估指标包括：

#### 2.1.1 精度（Accuracy）

精度是模型预测正确的样本数量与总样本数量的比值。它衡量模型对总体预测的准确性。

accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

* TP：真阳性（预测为正且实际为正）
* TN：真阴性（预测为负且实际为负）
* FP：假阳性（预测为正但实际为负）
* FN：假阴性（预测为负但实际为正）

#### 2.1.2 召回率（Recall）

召回率是模型预测为正且实际为正的样本数量与实际为正的样本数量的比值。它衡量模型识别正样本的能力。

recall = TP / (TP + FN)

#### 2.1.3 F1得分（F1-score）

F1得分是精度和召回率的加权平均值，它综合考虑了模型的准确性和识别正样本的能力。

f1_score = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)

### 2.2 回归模型评估指标

回归模型评估指标用于衡量模型对连续值预测的准确性。常见的回归模型评估指标包括：

#### 2.2.1 均方误差（MSE）

均方误差是模型预测值与实际值之间的平方误差的平均值。它衡量模型预测误差的总体大小。

mse = (1 / n) * sum((y_pred - y_true) ** 2)

* n：样本数量
* y_pred：模型预测值
* y_true：实际值

#### 2.2.2 平均绝对误差（MAE）

平均绝对误差是模型预测值与实际值之间的绝对误差的平均值。它衡量模型预测误差的平均大小。

mae = (1 / n) * sum(|y_pred - y_true|)

#### 2.2.3 决定系数（R2）

决定系数是模型预测值与实际值之间协方差与实际值方差之比。它衡量模型解释数据变异的能力。

r2 = 1 - (sum((y_pred - y_true) ** 2) / sum((y_true - y_mean) ** 2))

* y_mean：实际值的平均值

# 3.1 数据集划分和准备

#### 3.1.1 训练集、验证集和测试集

神经网络模