利用神经网络模型来用matlab对高校学生的贫困等级进行分划

以下是一个用MATLAB编写的神经网络模型来对高校学生的贫困等级进行分划： ```matlab % 准备数据 load poverty_dataset; x = [avg_daily_expense; annual_expense; annual_frequency]; t = categorical(poverty_level); % 构建神经网络模型 net = patternnet(10); % 10个隐层节点 net.trainFcn = 'trainscg'; % 使用SCG算法进行训练 net.divideFcn = 'dividerand'; % 随机划分训练集、验证集和测试集 net.divideParam.trainRatio = 0.7; net.divideParam.valRatio = 0.15; net.divideParam.testRatio = 0.15; % 训练神经网络模型 [net,tr] = train(net,x,t); % 对测试集进行预测 y_pred = net(x(:,tr.testInd)); % 将预测结果转换为分类标签 poverty_level_pred = vec2ind(y_pred) - 1; % 输出预测结果 poverty_level_pred ``` 该模型将每个学生的平均每日消费金额、年消费总金额、年消费总次数作为输入，使用10个隐层节点的神经网络模型进行训练，并对测试集进行预测。最后将预测结果转换为分类标签，即可得到每个学生的贫困等级。