岭回归 matlab代码

岭回归(Ridge Regression)是一种常用的线性回归模型，其主要目的是解决线性回归中的过拟合问题。以下是MATLAB代码的实现：

% 岭回归的MATLAB代码实现
% 假设我们已经有了数据矩阵X和标签向量y

% 设置正则化参数lambda
lambda = 0.5;

% 构造岭回归模型
[m, n] = size(X);
I = eye(n);
W = inv(X' * X + lambda * I) * X' * y;

% 预测新数据
y_pred = X_new * W;

其中，`X`为$m \times n$的数据矩阵，其中$m$表示样本数，$n$表示特征数；`y`为长度为$m$的标签向量；`lambda`为正则化参数，用于控制模型的复杂度；`X_new`为新的待预测数据矩阵，其大小为$m' \times n$，其中$m'$表示待预测数据的个数。

在实现中，我们首先计算正则化矩阵$I$，然后通过矩阵运算计算出岭回归模型的权重$W$，最后使用$W$对新数据进行预测。

需要注意的是，岭回归模型的正则化参数需要根据具体的问题进行调整，通常通过交叉验证等方法进行确定。