function [w, y_pred] = linear_combination(y_fit, z, y) % 将 y_fit 和 z 矩阵展开成向量形式 y_fit = y_fit(:); z = z(:); % 构造矩阵 A 和向量 b A = [y_fit, z, ones(size(y_fit))]; b = [y(:); 1]; % 使用最小二乘法求解线性方程组 Ax = b w = lsqnonneg(A, b); % 计算预测值 y_pred = w(1) * y_fit + w(2) * z; end；工作区中已有变量数据，但为何说需要更多的输入参数才能运行

根据你提供的代码，函数`linear_combination`需要三个输入参数：`y_fit`、`z`和`y`。其中，`y_fit`和`z`都需要展开成向量形式。如果你已经在工作区中定义了这三个变量，那么你可以直接调用该函数并传入这三个变量作为输入参数，例如：

[w, y_pred] = linear_combination(y_fit, z, y);

如果你没有定义这三个变量，那么你需要先定义它们并赋值，然后再调用`linear_combination`函数。

相关问题

y_pred=torch.argmax(y_pred)

如果你想将模型的预测结果 `y_pred` 转换为类别的索引，可以使用 `torch.argmax()` 函数。`torch.argmax()` 函数返回沿着指定维度的最大值的索引。

下面是将 `y_pred` 转换为类别索引的代码示例：

import torch

y_pred = torch.argmax(y_pred)

在这个例子中，假设 `y_pred` 是一个张量，其形状为 (batch_size, num_classes)，其中每个元素表示模型对每个类别的概率预测。通过 `torch.argmax(y_pred)`，将返回一个张量，其中的每个元素表示对应样本的最大概率所在的类别索引。

请注意，转换后的 `y_pred` 将成为一个新的张量，你可以将其传递给 `show_matrix` 函数进行混淆矩阵的可视化。

y_pred = np.dot(x, w)

这行代码是一个简单的矩阵乘法运算。其中，x是一个形状为(m,n)的矩阵，w是一个形状为(n,1)的矩阵，y_pred是一个形状为(m,1)的矩阵。np.dot()是numpy库中的一个函数，用于矩阵乘法运算。在这行代码中，x和w的前一个维度必须相等，以便进行矩阵乘法运算。最终的结果是一个预测值矩阵y_pred，其中每个元素对应于输入矩阵x的每个行向量与权重向量w的点积。