❶ 神经网络工具箱与编程实现哪个更好
首先说一下神经网络工具箱，在我刚刚接触神经网络的时候，我就利用工具箱去解决问题，这让我从直观上对神经网络有了了解，大概清楚了神经网络的应用范围以及它是如何解决实际问题的。
工具箱的优势在于我们不用了解其内部的具体实现，更关注于模型的建立与问题的分析，也就是说，如果抛开算法的错误，那么用工具箱来解决实际问题会让我们能把更多的精力放在实际问题的模型建立上，而不是繁琐的算法实现以及分析上。
其次谈谈编程实现神经网络，由于个人能力有限，所以只是简单的编程实现过一些基本神经算法，总的体会就是编程的过程让我对算法有了更透彻的理解，可以更深入的分析其内部运行机制，也同样可以实现一下自己的想法，构建自己的神经网络算法。
以上是我对两个方法的简单理解。那究竟哪个方法更好些呢？我个人的看法是要看使用者的目的是怎样的。
如果使用者的目的在于解决实际问题，利用神经网络的函数逼近与拟合功能实现自己对实际问题的分析与模型求解，那我的建议就是利用神经网络工具箱，学过编程语言的人都知道，无论用什么编程语言将一个现有的算法编程实现达到可用的结果这一过程都是及其繁琐与复杂的，就拿简单的经典BP神经网络算法来说，算法本身的实现其实并不难，可根据不同人的能力，编出来的程序的运行效率是大不相同的，而且如果有心人看过matlab的工具箱的源码的话，应该能发现，里面采用的方法并不完全是纯粹的BP经典算法，一个算法从理论到实现还要依赖与其他算法的辅助，计算机在计算的时候难免出现的舍入误差，保证权值的时刻改变，这都是编程人员需要考虑的问题，可能还有很多的问题
这样的话，如果自己单人编程去实现神经网络来解决实际问题的话，整体效率就没有使用工具箱更好。
如果使用者的目的在于分析算法，构造新的网络的话那当然首推自己编程实现。个人的感觉就是，如果真的是自己完全编程实现的话，对算法会有很深入的理解，在编程的调试过程中，也会领悟到很多自己从前从来没有考虑过的问题，像权值的初始的随机选取应该怎么样，将训练样本按什么顺序输入等，这都是编程实现所要考虑的问题，不同的方法得到的结果会有很大的差距。
❷ MATLAB神经网络拟合工具箱Neural Net Fitting实现回归预测
本文讲解在MATLAB软件中利用神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱实现回归预测的具体方法。首先，导入数据时通过readtable()函数从Excel读取数据，随后将因变量Y与自变量X准备就绪。对于多个自变量，需合并放置于单一变量X中。
接着，运行MATLAB软件并选择“APP”→“Neural Net Fitting”打开工具箱。在“Neural Network Start”界面，选择输入与输出数据。通过鼠标在MATLAB工作区找到对应变量，确保数据维度正确设置。
继续点击“Next”，进入数据集划分界面。在此选择验证集与测试集比例，一般数据量少时采用6:2:2比例，数据量大时则为98:1:1，依据实际情况调整。
接着，点击“Next”进入神经网络结构配置界面。仅能配置隐藏层神经元数量，默认为1层，不能修改。对于隐藏层数量，建议先填写默认值10，根据模型精度与运行时间进行二次调整。
点击“Next”后，进入神经网络模型训练界面。选择训练算法，提供三种选项：Levenberg-Marquardt算法、Bayesian regularization算法、Scaled conjugate gradient backpropagation算法。结合数据特性，一般优先选择Levenberg-Marquardt算法。
训练模型后，界面显示训练结果窗口与精度评定指标数值。如对模型不满意，可多次重复训练并调整参数重新构建模型。若模型基本满意，点击“Next”进入模型调整界面，可进一步优化模型。
继续点击“Next”，进入解决方案部署界面。此界面提供代码生成、关键参数保存等功能。选择“Generate Scripts”自动生成MATLAB代码，简化后续模型训练。在“Save Data to Workspace”中保存模型参数，以便未来直接调用模型。
保存完毕后，点击“Finish”退出神经网络拟合工具箱。系统若未保存任何代码或参数，会弹出提示确认退出。