MATLAB -如何使用新数据集保留训练好的神经网络

MATLAB是一种高级技术计算语言和环境，广泛应用于科学、工程和数据分析领域。它提供了丰富的工具和函数库，可以用于数据处理、可视化、建模和仿真等任务。

要使用新数据集保留训练好的神经网络，可以按照以下步骤进行操作：

加载训练好的神经网络模型：使用MATLAB的神经网络工具箱中的函数，如load或importONNXNetwork，加载之前训练好的神经网络模型文件。
准备新的数据集：确保新的数据集与之前用于训练的数据集具有相同的特征和标签。可以使用MATLAB的数据处理工具，如readtable或imread，读取新的数据集文件或图像。
数据预处理：对新的数据集进行与训练数据相同的预处理步骤，例如归一化、缩放或图像增强。MATLAB提供了各种数据处理函数和工具，如normalize、imresize和augmentedImageDatastore。
使用神经网络进行预测：将新的数据集输入到训练好的神经网络中，使用predict函数进行预测。该函数将返回每个样本的预测结果。
评估预测结果：使用适当的评估指标（如准确率、精确率、召回率等）对预测结果进行评估。MATLAB提供了各种评估函数，如accuracy、precision和recall。
可视化结果：使用MATLAB的绘图函数和工具，如plotconfusion和imshow，对预测结果进行可视化和分析。