最新神经网络分类模型实例

BP神经网络分类模型-双分类与多分类预测-MATLAB实现详解

机器学习中的分类预测包括二分类和多分类两类，多类别类别是三个或更多类别。 事实上，多分类模型适用于二分类问题，但它只是通过设置级别来区分类别，例如，如果使用0.5作为阈值，则如果预测值小于阈值，则为。 为0，反之亦然。

BP神经网络的分类过程涉及到重新预测，首先预测某些值，然后根据先验​​规则进行分类。 以两级分类为例，如果预测值为0.2低于0.5，则假设为0类，否则为1类。 代码的实现展示了这个过程的详细步骤。

通过估计结果与实际标签的对比，在50个测试集中，BP神经网络的预测准确率达到了令满意的94%。 左图清楚地显示了这场比赛。
右图是混淆矩阵，它是评估分类模型性能的工具。 该矩阵清楚地反映了模型的预测结果与实际标签之间的关系。

如果您想查找本文中BP分类的MATLAB代码，或者想要更多相关代码资源，可以直接访问。 这些代码为练习和理解BP神经网络分类提供了实用工具。