BP神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.82)]分享一个基于MATLAB神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）的简单神经网络分类应用示例。

• 第一行代码定义了一个新的前向反馈神经网络模型net，在这里使用了newff函数。这个网络由一个包含50个节点的隐藏层和一个输出层组成，激活函数分别为tansig（双曲正切函数）和purelin（线性函数），训练函数为trainlm（Levenberg-Marquardt反向传播算法）。
• 接下来一系列代码设置了网络的训练参数，包括最大迭代次数（epochs）、显示频率（show）、学习率（lr）和训练目标误差（goal）。
• 然后，使用train函数对网络进行训练，其中P_train是训练数据的输入，Tc_train是训练数据的目标输出（类别标签）。
• 接着，使用sim函数对测试数据P_test进行仿真测试，得到预测结果T_sim。
• 之后的循环代码将T_sim中的预测值根据阈值1.5进行二分类处理，小于等于1.5的被归为类别1，大于1.5的被归为类别2。
• 最后的部分计算了预测结果的准确率和输出了一些结果指标，比如病例总数、良性和恶性病例数，训练集和测试集的病例数，以及分类结果的确诊率和误诊率等信息。
  

[color=rgba(0, 0, 0, 0.82)]总的来说，该段代码应该是一个简单的利用神经网络进行二分类（良性和恶性肿瘤）预测的示例，通过设定网络结构、训练参数，训练网络，测试预测并计算分类结果的准确率和输出一些结果指标

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