Mars算法matlab应用实例
时间: 2023-09-06 19:14:23 浏览: 54
Mars算法(Multivariate Adaptive Regression Splines)是一种基于树模型的非参数回归方法,它可以自适应地将输入空间划分为多个区域,并在每个区域上拟合一个线性回归模型。该算法可以很好地处理高维数据,并且在建模过程中具有较强的解释性。
下面是一个简单的Mars算法的matlab应用实例:
```matlab
% 加载数据
load carbig.mat
X = [Acceleration, Cylinders, Displacement, Horsepower, Weight];
Y = MPG;
% 划分训练集和测试集
rng(1); % 设置随机数种子
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3); % 分割为训练集和测试集
Xtrain = X(cv.training,:);
Ytrain = Y(cv.training,:);
Xtest = X(cv.test,:);
Ytest = Y(cv.test,:);
% 使用Mars算法建立回归模型
Mdl = fitrlinear(Xtrain,Ytrain,'Learner','MARS');
% 预测测试集结果
Ypred = predict(Mdl,Xtest);
% 计算误差指标
MSE = mean((Ypred - Ytest).^2);
RMSE = sqrt(MSE);
MAE = mean(abs(Ypred - Ytest));
% 显示结果
disp(['MSE = ', num2str(MSE)]);
disp(['RMSE = ', num2str(RMSE)]);
disp(['MAE = ', num2str(MAE)]);
```
在这个例子中,我们使用了matlab内置的`fitrlinear`函数,并将参数`Learner`设置为`MARS`,以使用Mars算法建立回归模型。然后我们使用预测结果计算了三个常用的误差指标:均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)。
需要注意的是,Mars算法的结果会受到参数的影响,比如基函数的数量、交互项的数量等。在实际应用中,需要根据具体的数据情况和建模目的进行调参。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)