在 MATLAB 中训练集trainx、trainy、testx、testy和测试集建立线性回归图,代码

好的，以下是在MATLAB中建立线性回归模型并绘制回归图的代码：

假设你已经有了训练集trainx、trainy和测试集testx、testy。

1. 首先，将训练集和测试集转换为表格格式：

train_table = table(trainx, trainy);
test_table = table(testx, testy);

2. 然后，使用fitlm函数拟合线性回归模型：

lm = fitlm(train_table, 'linear');

这将使用训练集训练一个线性回归模型并返回一个lm对象。

3. 接下来，使用predict函数预测测试集的y值：

predicted_y = predict(lm, test_table);

这将使用训练好的lm对象对测试集进行预测，并返回一个向量predicted_y。

4. 最后，绘制回归图：

scatter(testx, testy); % 绘制散点图
hold on;
plot(testx, predicted_y, 'r'); % 绘制回归线
xlabel('X');
ylabel('Y');
legend('测试集', '线性回归');

这将在同一张图中绘制测试集的散点图和预测值的回归线。

完整代码如下：

train_table = table(trainx, trainy);
test_table = table(testx, testy);

lm = fitlm(train_table, 'linear');

predicted_y = predict(lm, test_table);

scatter(testx, testy);
hold on;
plot(testx, predicted_y, 'r');
xlabel('X');
ylabel('Y');
legend('测试集', '线性回归');

希望能帮到你！