基于Matlab GUI的BP神经网络房价预测

基于Matlab GUI的BP神经网络房价预测

随着人们对居住环境和品质的追求不断提高，房价成为了人们关注的热点话题。在这个背景下，利用机器学习算法对房价进行预测，成为了很多人关注的话题。

本文将介绍如何使用Matlab GUI搭建一个BP神经网络模型，通过输入一些特征数据，来预测某个区域的房价。

1. 数据集处理

首先，我们需要准备房价与其他相关变量的数据集。在本文中，我们使用了kaggle上的房价预测数据集。

经过初步观察，我们发现该数据集中存在着缺失值和离群点等问题，因此需要对数据集进行一些处理。具体处理方法如下：

1） 删除缺失值： 根据样本中各个特征的含义，对于缺失值比例较小的特征，使用均值或众数进行填充。对于缺失值比例较大的特征，直接删除包含该缺失值的样本。

2） 处理离群点： 对于一些特征的取值明显偏离正常范围的样本，可以考虑删除这些离群点，防止其对模型的影响。

通过这些处理过程，我们得到了一个更为干净、合理的数据集。

2. 建立BP神经网络

接下来，我们需要使用BP神经网络模型进行房价预测。在Matlab GUI中，可以使用“神经网络工具箱”中的“Newff()”函数来创建一个新的BP神经网络模型。

其中，“Newff()”函数中的参数需要根据实际情况进行调整：

net = newff(input, target, hiddenSizes, trainFcn);

其中，input和target分别为输入数据和目标数据，hiddenSizes指定隐藏层节点数，trainFcn指定训练函数。一般情况下，