在神经网络预测用已经预测出来了值，利用上面图片那样的方法将变量的重要性画图出来，就是这种用matelabe神经网络什么实现呢！
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kakaccys 2022-08-14 10:15关注神经网络不能像树模型这些通过shape来预测重要性，那计算量太大，不适用，只能通过permutation预测，也就是每次随机打乱目标特征，然后进训练好的模型预测，预测效果越差即准确率越差，就说明特征重要性越大
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- 2022-04-21 21:24回答 1 已采纳 就算不用到newff工具，至少也需要用到一种框架，否则利用最简单的优化方式光求导就会把人逼疯，这里我有一篇文章是关于BP神经网络的https://blog.csdn.net/qq_18560985/a
- 2021-06-11 18:22回答 4 已采纳 这个需要问主提供具体的数据，后面可以使用多层感知机等方法对数据进行拟合。划分等级的话可以用聚类相关算法完成
- 2021-05-25 18:45回答 2 已采纳 以下是我想出来的几个思路用于重新考虑你自己的神经网络。 1. 你用了几层神经网络？一层神经网络很可能无法解决异或等线性不可分问题，多层神经网络加上非线性激活函数可以解决这一问题。 2. 你是自己手
- 2023-04-16 17:46标题中的"基于BP的神经网络变量筛选matlab源码.rar"指的是使用了反向传播（Backpropagation, BP）算法的神经网络在Matlab环境中进行变量筛选的源代码。BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络模型，主要用于学习...
- 2021-07-01 21:07回答 1 已采纳 训练数据集默认代表所有数据集的分布（采样原则），所以训练集如何归一化，那么预测就如何操作。如果训练集分布不能代表所有数据集分布，需要进行定向数据增强或者增加训练集样本。1）常规的分类，直接减均值除以方
- 2022-03-17 01:20回答 2 已采纳 反向传播部分计算公式是对的 吴恩达深度学习第二次作业_牛客博客 带有一个隐藏层的平面数据分类 解释一下，就是一个二维平面有两种不同的花色，我
- 2022-04-17 20:00回答 1 已采纳 因为每次拟合出来的模型都不一样，还有跟你设置的超参数有关
- 2023-09-23 14:08在这个“MATLAB神经网络43个案例分析”中，我们重点关注基于MIV（多输入变量）的神经网络变量筛选以及利用BP（反向传播）神经网络进行变量选择的方法。卷积神经网络（CNN）是另一种深度学习模型，虽然在图像处理领域...
- 2023-02-16 00:19回答 2 已采纳 以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用： 修改意见！ 答：报错的意思是matlab从2016a版本到2022b版本的变化，使得训练参数和输入输出格式存在差异。这里的问题是需要将训练参数进行修改，
- 2020-04-16 11:31回答 1 已采纳 公交站的起点建议做一个one-hot编码，其他列，都先做一个归一化。
- 2024-03-15 15:17本教程将深入探讨如何使用MATLAB编程实现基于BP神经网络的多输出数据回归预测。MATLAB作为一款强大的数值计算和可视化软件，为神经网络的学习和应用提供了便利的环境。 首先，我们来理解BP神经网络的基本结构。BP...
- 2023-08-09 18:09在本资源"51.MATLAB编程 基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选.rar"中，主要探讨了如何利用MATLAB的工具和方法，特别是BP（Back Propagation）神经网络，进行变量筛选的过程。变量筛选在许多领域...
- 2023-09-01 21:24在本资料中，主题聚焦于MATLAB编程以及利用最小冗余最大相关性（Minimum Redundancy Maximum Relevance, MIV）原则进行神经网络变量筛选，特别是应用在基于反向传播（Backpropagation, BP）神经网络的情境下。...
- 2021-02-16 16:50BP神经网络是一种广泛应用的多层前馈网络，它通过反向传播算法来调整权重，以最小化预测误差，从而提高预测的准确性。下面，我们将详细解析这一主题中的关键知识点。 首先，BP神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层...
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