在 MATLAB 中进行线性回归的步骤如下：加载数据，准备数据，将其分成训练集和测试集。使用 fitlm 函数创建模型，模型格式为 model = fitlm(y, x)。使用训练集训练模型，更新模型参数。使用测试集评估模型性能，计算 RMSE、MAE 和 R 平方值。使用训练好的模型预测新数据，使用 predict 函数进行预测。使用 plot 函数可视化实际数据和模型预测值之间的关系。
如何在 MATLAB 中进行线性回归
步骤 1：加载和准备数据
- 使用
load函数加载数据。 - 检查数据是否存在缺失值或异常值。
- 将数据分成训练集（大约 70-80%）和测试集（大约 20-30%）。
步骤 2：创建模型
- 使用
fitlm函数创建线性回归模型。 - 模型的格式为
model = fitlm(y, x)，其中y是目标变量，x是自变量（特征）。
步骤 3：训练模型
- 使用训练集训练模型。
- 训练过程会更新模型参数，使模型与数据拟合。
步骤 4：评估模型
- 使用测试集评估模型的性能。
- 计算模型的均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和 R 平方值。
步骤 5：预测新数据
- 使用训练好的模型预测新数据。
- 使用
predict函数来进行预测。
步骤 6：可视化结果
- 使用
plot函数可视化实际数据和模型预测值之间的关系。 - 绘制散点图以查看模型拟合的趋势。
其他提示：
- 使用正则化技术（例如 L1 或 L2）来防止模型过拟合。
- 探索不同的特征组合以提高模型性能。
- 考虑使用交叉验证来评估模型的泛化能力。
