Matlab 中多元线性回归
如何使用 Matlab 进行多元线性回归？
在 Matlab 中进行多元线性回归的步骤如下：
加载数据：使用 load 函数加载包含自变量和因变量的数据文件。例如：data = load('data.mat');拆分数据集：将数据拆分为训练集和测试集，以评估模型的性能。可以使用 cvpartition 函数，例如：cv = cvpartition(data.Y, 'HoldOut', 0.2);拟合模型：使用 fitlm 函数拟合多元线性回归模型。例如：model = fitlm(data.X, data.Y);评估模型：使用训练集和测试集评估模型的性能。可以使用 rsquared 和 meanAbsoluteError 函数进行评估，例如：r2 = rsquared(model); 和 mae = meanAbsoluteError(model, data.X(cv.test, :), data.Y(cv.test));详细指南：
数据准备：
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确保数据没有缺失值或异常值。
标准化或归一化自变量，以消除变量之间的规模差异。
将因变量（目标变量）转换为适当的类型（例如，连续或分类）。
模型拟合：
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使用 fitlm 函数时，指定自变量的矩阵 (data.X) 和因变量的向量 (data.Y)。
可以使用 intercept 选项指定是否在模型中包含截距项。
模型评估：
- R 方值：衡量模型对数据方差的解释程度。接近 1 表示模型拟合良好。平均绝对误差：衡量模型预测值与真实值之间的平均绝对差值。
其他注意事项：
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可以使用 stepwisefit 函数进行逐步回归，自动选择最优的自变量子集。
可以使用 plotDiagnostics 函数绘制残差图和正态性假设检验图。
可以使用 predict 函数对新数据进行预测。
以上就是matlab怎么做多元线性回归的详细内容，更多请关注楠楠科技社其它相关文章！
