我的输入是X = [-3,-2.5,-2,-1.5,-1,-0.5,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3]; Y = [-0.1411,-0.5985,-0.9093,-0.9975,-0.8415,-0.4794,0,0.4794,0.8415,0.9975,0.9093,0.5985,0.1411]，请帮我编写完整的代码

好的，以下是完整的代码，其中包含了将数据可视化的部分：

% 输入数据
X = [-3,-2.5,-2,-1.5,-1,-0.5,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3];
Y = [-0.1411,-0.5985,-0.9093,-0.9975,-0.8415,-0.4794,0,0.4794,0.8415,0.9975,0.9093,0.5985,0.1411];

% 将数据转换成矩阵形式
X = X';
Y = Y';

% 使用fitensemble函数拟合模型
model = fitensemble(X, Y, 'BoostTree', 100, 'Tree');

% 绘制拟合曲线
x_range = -3:0.01:3;
y_pred = predict(model, x_range');
plot(X, Y, 'o', x_range, y_pred, '-');
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('Boosted Decision Tree Regression');
legend('Data', 'Fit');

这里首先将输入的数据转换成了列向量形式，并使用fitensemble函数拟合了模型。随后使用x_range生成了一系列等距的x值，使用predict函数预测了对应的y值，并使用plot函数将原始数据和拟合曲线绘制在同一张图上。最后，添加了横纵坐标的标签和标题，并使用legend函数添加了图例。