基于MATLAB的BR神经网络交叉验证实践

在做项目需要对BR神经网络进行K-Flod交叉验证并最终得到结果，于是写了这个代码。

// Author LJS
clearload allData.mat;indices = crossvalind('KFold',200,5);
k=0;
record = zeros(1,5);
record2 = zeros(1,5);
record3 = zeros(1,5);
for i=1:5k = k+1;test1=(indices==k); %结果为逻辑值，每次循环选取一个组作为测试集t_rain1=~test1; %取test的补集即为训练集Train_Data=allData(t_rain1,:); %提取训练集数据 TestData=allData(test1,:); %提取测试集数据Feature = Train_Data(:,1:13);test_Feature = TestData(:,1:13);DPP = Train_Data(:,14);test_DPP = TestData(:,14);Feature = Feature';test_Feature = test_Feature';DPP = DPP';test_DPP = test_DPP';net1 = feedforwardnet(5, 'trainbr');net1.divideFcn = 'dividerand';net1.divideParam.testRatio = 0;net1.divideParam.valRatio = 0;[nets,tr] = train(net1, Feature, DPP);predict = nets(test_Feature);perf = mse(nets,test_DPP,predict);record(i) = perf;endmean_mse = mean(record);
rmse = sqrt(mean_mse);

交叉验证的部分代码参考了沙子在流的博文。

引用链接：
https://blog.csdn.net/weixin_38672958/article/details/116453688?spm=1001.2014.3001.5501

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