機器學習及其matlab實現—從基礎到實踐——HW3

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Contents

• I. 清空環境變數
• II. 訓練集/測試集產生
• III. 資料歸一化
• IV. BP神經網路建立、訓練及模擬測試
• V. 效能評價
• VI. 畫圖

I. 清空環境變數

clear allclc

II. 訓練集/測試集產生

1. 匯入資料

load concrete_data.mat

2. 隨機產生訓練集和測試集

temp = randperm(size(attributes,2));% 訓練集——80個樣本P_train = attributes(:,temp(1:80));T_train = strength(:,temp(1:80));% 測試集——23個樣本P_test = attributes(:,temp(81:end));T_test = strength(:,temp(81:end));N = size(P_test,2);

III. 資料歸一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);p_test = mapminmax(‘apply‘,P_test,ps_input);[t_train,ps_output] = mapminmax(T_train,0,1);

IV. BP神經網路建立、訓練及模擬測試

1. 建立網路

net = newff(p_train,t_train,11);

2. 設定訓練參數

net.trainParam.epochs = 1000;net.trainParam.goal = 1e-3;net.trainParam.lr = 0.01;

3. 訓練網路

net = train(net,p_train,t_train);

4. 模擬測試

t_sim = sim(net,p_test);

5. 資料反歸一化

T_sim = mapminmax(‘reverse‘,t_sim,ps_output);

V. 效能評價

1. 絕對誤差error

error = abs(T_sim - T_test)./T_test;

2. 決定係數R^2

R2 = (N * sum(T_sim .* T_test) - sum(T_sim) * sum(T_test))^2 / ((N * sum((T_sim).^2) - (sum(T_sim))^2) * (N * sum((T_test).^2) - (sum(T_test))^2));

3. 結果對比

result = [T_test‘ T_sim‘ error‘]

result =   28.1600   31.1291    0.1054   52.6500   53.0643    0.0079   30.9700   26.2469    0.1525   38.4600   38.0986    0.0094   41.1400   39.8364    0.0317   30.8300   30.8207    0.0003   36.1900   35.7525    0.0121   32.7100   33.8095    0.0336   41.0100   40.0879    0.0225   32.8400   33.3301    0.0149   33.9100   31.6726    0.0660   38.1900   38.3960    0.0054   26.4200   27.5678    0.0434   17.1900   18.4602    0.0739   35.5200   35.2201    0.0084   49.9700   51.0821    0.0223   48.7700   48.8715    0.0021   46.3600   46.2920    0.0015   31.5000   29.0295    0.0784   42.0800   42.0742    0.0001   36.4600   39.2970    0.0778   44.4800   44.6282    0.0033   58.5300   53.3348    0.0888

VI. 畫圖

figureplot(1:N,T_test,‘b:*‘,1:N,T_sim,‘r-o‘)legend(‘真實值‘,‘預測值‘)xlabel(‘預測樣本‘)ylabel(‘混凝土抗壓強度‘)string = {‘測試集混凝土抗壓強度預測結果對比‘;[‘R^2=‘ num2str(R2)]};title(string)

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