使用神经网络预测住宅商品房平均销售价格 - MATLAB代码实现

假设已有数据集的特征矩阵为X，标签向量为y，其中X的每一行对应一个样本，每一列对应一个特征，y是对应的房价。可以使用MATLAB中的神经网络工具箱来实现预测。\n\n首先，需要将数据集划分为训练集和测试集。可以使用交叉验证方法，将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。\n\n\n% 数据集划分\ncv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);\nX_train = X(cv.training,:);\ny_train = y(cv.training,:);\nX_test = X(cv.test,:);\ny_test = y(cv.test,:);\n\n\n接下来，使用神经网络进行训练和预测。\n\n\n% 创建并配置神经网络模型\nnet = feedforwardnet(10); % 10个隐藏层神经元\nnet.trainParam.epochs = 100; % 迭代次数\nnet.trainParam.lr = 0.01; % 学习率\n\n% 训练神经网络模型\nnet = train(net, X_train', y_train');\n\n% 使用训练好的模型进行预测\ny_pred = net(X_test');\n\n\n最后，可以使用预测结果绘制预测曲线。\n\n\n% 绘制预测曲线\nplot(y_test,'b');\nhold on;\nplot(y_pred,'r');\nlegend('实际房价','预测房价');\n\n\n以上是一个简单的神经网络模型，可以根据实际情况进行调整和改进。