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回归预测 | MATLAB实现K折交叉验证GRNN广义回归神经网络多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现K折交叉验证GRNN广义回归神经网络多输入单输出回归预测

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    • 回归预测 | MATLAB实现K折交叉验证GRNN广义回归神经网络多输入单输出回归预测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 研究内容
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

回归预测 | MATLAB实现K折交叉验证GRNN广义回归神经网络多输入单输出回归预测_第1张图片

基本介绍

回归预测 | MATLAB实现K折交叉验证GRNN广义回归神经网络多输入单输出回归预测；excel数据，方便替换，运行环境2020及以上。

研究内容

K折交叉验证（K-fold cross-validation）是一种常用的模型评估方法，用于评估模型的性能和泛化能力。GRNN（General Regression Neural Network）是一种广义回归神经网络，用于回归预测问题。在多输入单输出回归预测任务中，你可以使用K折交叉验证来评估GRNN模型的性能。
下面

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