如何在 MATLAB 中进行线性回归
步骤 1：加载和准备数据
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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
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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
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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
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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
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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
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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：
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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。
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