matlab中多元线性回归预测

在MATLAB中，您可以使用多元线性回归模型进行预测。您可以使用`fitlm`函数来拟合一个多元线性回归模型，然后使用该模型来进行预测。

以下是一个示例代码，其中使用了`fitlm`函数并进行了预测：

% 创建一个包含自变量和因变量的数据集
X = [1 2 3 4 5];
Y = [2 4 6 8 10];

% 将数据集转换为表格形式
data = table(X', Y', 'VariableNames', {'X', 'Y'});

% 拟合多元线性回归模型
mdl = fitlm(data, 'Y ~ X');

% 使用模型进行预测
X_new = [6 7];
Y_pred = predict(mdl, table(X_new', 'VariableNames', {'X'}));

disp(Y_pred);

在这个示例中，我们首先创建了包含自变量 `X` 和因变量 `Y` 的数据集。然后，使用 `fitlm` 函数拟合了一个多元线性回归模型，并将数据集和模型作为输入。最后，我们使用 `predict` 函数预测了新的自变量值 `X_new` 对应的因变量值 `Y_pred`。

请根据您的具体数据和需求调整代码中的变量和参数。希望这可以帮助到您！