5折交叉验证提升BP神经网络分类精度

本篇文章主要探讨了如何使用5折交叉验证来评估BP神经网络的分类性能。首先，作者加载了一个名为"dataset.mat"的数据集，该数据集用于分类问题。数据被分为特征（train_p）和目标变量（train_t），其中train_t包括5列至7列的类别标签。 在代码中，作者对原始数据进行预处理，通过`mapstd`函数标准化数据，并将类别标签保留在最后一列。接着，利用`crossvalind('Kfold', P_data, 5)`函数执行5折交叉验证，将数据划分为5份，每份作为一次训练集和测试集。对于每个验证轮次（k = 1到5），分别提取训练集（train_data）和测试集（test_data），并将其特征和标签分别存储为train_p, train_t, test_p, test_t。 创建一个三层的BP神经网络（newff函数），网络结构包含输入层、隐藏层（具有10个节点的logsig层和8个节点的tansig层）以及输出层（tansig层）。训练参数设置包括3000个训练周期（epochs）、最小目标误差0.01以及每50个周期显示一次训练进度（show）。 在每一轮的交叉验证中，网络使用train_p作为输入，train_t作为目标，进行训练（traingdx）。然后，使用训练好的网络对test_p进行预测，得到test_t的预测值。最后，通过对训练集和测试集的分类准确度进行计算，平均精度（averageAccuracyTrain）和测试精度（averageAccuracyTest）被用来评估神经网络的整体分类性能。 总结来说，这篇文章的核心内容是通过5折交叉验证的方法，优化和评估BP神经网络在分类任务中的性能，通过反复训练和测试，确保模型在未见过的数据上也能达到稳定且良好的泛化能力。这种评估方法有助于避免过拟合问题，提高模型的可靠性。