定义随机数据线性回归与超参数matalb代码
时间: 2024-02-13 11:04:09 浏览: 30
随机数据线性回归是一种机器学习算法,用于预测因变量与自变量之间的线性关系。超参数是一种算法参数,用于控制模型的复杂度和学习率等方面。下面是MATLAB代码实现随机数据线性回归和超参数调整:
生成随机数据:
```matlab
n = 100; % 样本数
x = rand(n, 1); % 自变量
y = 2 * x + randn(n, 1); % 因变量
```
线性回归模型:
```matlab
model = fitlm(x, y); % 线性回归模型
```
超参数调整:
```matlab
model = fitlm(x, y, 'Regularization', 'ridge', 'Lambda', 0.1); % 岭回归模型,Lambda为超参数
```
以上代码演示了如何使用MATLAB实现随机数据线性回归和超参数调整。
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随机数据线性回归与超参数matalb代码
随机数据线性回归是一种机器学习算法,用于预测因变量与自变量之间的线性关系。超参数是一种算法参数,用于控制模型的复杂度和学习率等方面。下面是MATLAB代码实现随机数据线性回归和超参数调整:
生成随机数据:
```matlab
n = 100; % 样本数
x = rand(n, 1); % 自变量
y = 2 * x + randn(n, 1); % 因变量
```
线性回归模型:
```matlab
model = fitlm(x, y); % 线性回归模型
```
超参数调整(以岭回归为例):
```matlab
mdl = fitlm(x,y,'Regularization','ridge','Lambda',0.1); % 岭回归模型,Lambda为超参数
```
以上代码演示了如何使用MATLAB实现随机数据线性回归和超参数调整。
随机数据线性回归并绘图代码matlab
好的,以下是MATLAB代码实现随机数据的线性回归并绘图的示例。该示例生成了10个样本,每个样本包含3个特征和1个标签,然后使用这些数据进行线性回归,并绘制了回归直线:
```matlab
n = 10; % 样本数量
m = 3; % 特征数量
X = rand(n, m); % 生成随机特征数据
w = rand(m, 1); % 生成随机权重
y = X * w + rand(n, 1); % 生成标签数据
model = fitlm(X, y); % 训练线性回归模型
b = model.Coefficients.Estimate; % 获取回归系数
yfit = X * b(2:end) + b(1); % 计算回归结果
scatter3(X(:,1), X(:,2), X(:,3), 'filled') % 绘制散点图
hold on
plot3(X(:,1), X(:,2), yfit, 'r-', 'LineWidth', 2) % 绘制回归直线
xlabel('X1')
ylabel('X2')
zlabel('Y')
legend('样本数据', '回归直线')
```
这个示例中,我们使用MATLAB中的fitlm函数来进行线性回归,然后使用回归系数计算回归结果。最后,我们使用scatter3函数绘制样本数据的散点图,并使用plot3函数绘制回归直线。您可以根据需要修改样本数据的维度和数量,以及绘制图形的样式。