多元线性回归matlab训练集测试集

多元线性回归的训练集和测试集划分通常可以通过随机抽取数据的方式。根据引用中的描述，一种常用的划分方式是将数据按照7:3的比例划分，即将70%的数据作为训练集，将30%的数据作为测试集。在这种划分方式下，训练集和测试集之间可能存在一定的重合，即部分数据可能同时出现在训练集和测试集中。

对于多元线性回归在Matlab中的实现，可以使用引用中提到的方法。具体来说，可以使用Matlab对tif格式的遥感影像进行处理，并建立多元线性回归方程来反演地上森林生物量（AGB）。该方法涉及到使用多个自变量（如NDVI、EVI、VV、VH等数据）来预测地上森林生物量。这样通过建立回归方程，就可以根据提供的自变量数据来预测地上森林生物量。在实际操作中，可以使用已有的数据集进行训练和测试。

至于具体的数据集划分和训练集测试集的使用，由于问题描述中没有提供详细信息，无法给出具体的操作步骤。但是根据引用中的描述，可以根据数据集的特点和需求，采用70%训练集和30%测试集的划分方式，并使用Matlab的多元线性回归函数进行模型的训练和测试。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [多元线性回归----MATLAB实现](https://blog.csdn.net/LJP1924804579/article/details/105180128)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Matlab 多元线性回归](https://blog.csdn.net/smallcubelo/article/details/126725802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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