如何使用 MATLAB 进行多元回归
多元回归是一种统计技术，用于预测一个或多个因变量，该因变量受多个自变量的影响。在 MATLAB 中执行多元回归的过程如下：
1. 加载数据
-
使用 load 函数将您的数据加载到 MATLAB 工作区。
将因变量存储在名为 y 的变量中，将自变量存储在名为 X 的矩阵中。
2. 拟合多元回归模型
-
使用 fitlm 函数拟合多元回归模型。
语法：model = fitlm(y, X)
3. 评估模型
使用以下度量来评估模型的拟合优度：
- 均方误差（MSE）：使用 mse 函数。决定系数（R^2）：使用 Rsquared 函数。调整后的决定系数（AdjR^2）：使用 adjustedRsquared 函数。残差图：使用 plotResiduals 函数。
4. 预测新数据点
-
使用 predict 函数根据现有模型预测新数据点。
语法：predictions = predict(model, newX)
5. 可视化模型
-
使用 plot 函数可视化模型的拟合曲线。
语法：plot(X, y, 'o', newX, predictions, 'x')
示例
% 加载数据
data = load('data.mat');
y = data.y;
X = data.X;% 拟合多元回归模型
model = fitlm(y, X);% 评估模型
mse = meanSquareError(model);
r2 = rSquared(model);
adjR2 = adjustedRSquared(model);% 可视化残差图
plotResiduals(model);% 预测新数据点
newX = [10, 20, 30]';
predictions = predict(model, newX);% 可视化模型
plot(X, y, 'o', newX, predictions, 'x');
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');
title('多元回归模型拟合');登录后复制以上就是matlab如何进行多元回归的详细内容，更多请关注楠楠科技社其它相关文章！
标签： #matlab
