将上述两个代码合成一个
时间: 2024-02-13 10:04:17 浏览: 20
好的,以下是MATLAB代码生成样本数据并进行线性回归,并计算均方误差和斜率的关系的示例。该示例生成了50个样本,每个样本包含2个特征和1个标签,然后使用这些数据进行线性回归,并计算了不同斜率下的均方误差和斜率的关系图:
```matlab
n = 50; % 样本数量
X = linspace(0, 1, n)'; % 生成等差分布的特征数据
y = 2*X + 1 + randn(n, 1)*0.1; % 生成标签数据(带有噪声)
model = fitlm(X, y); % 训练线性回归模型
b = model.Coefficients.Estimate; % 获取回归系数
yfit = model.predict(X); % 计算回归结果
% 计算不同斜率下的均方误差
mse = zeros(100, 1);
for i = 1:100
k = i / 10;
yfit = k*X;
mse(i) = mean((y - yfit).^2);
end
% 绘制样本数据和回归直线
subplot(1, 2, 1)
scatter(X, y, 'filled') % 绘制散点图
hold on
plot(X, yfit, 'r-', 'LineWidth', 2) % 绘制回归直线
xlabel('X')
ylabel('Y')
legend('样本数据', '回归直线')
% 绘制均方误差和斜率的关系图
subplot(1, 2, 2)
plot(0.1:0.1:10, mse, 'LineWidth', 2)
xlabel('斜率')
ylabel('均方误差')
```
这个示例中,我们首先生成了一组样本数据并进行了线性回归,然后计算了不同斜率下的均方误差。最后,我们使用subplot函数将样本数据和回归直线以及均方误差和斜率的关系图绘制在同一张图中。