无法执行赋值,因为左侧和右侧的元素数目不同。 出错 Untitled3 (line 27) r2_values(i) = 1 - sum((y_true - y_pred).^2) / sum((y_true - mean(y_true)).^2);
时间: 2023-10-21 16:03:45 浏览: 57
非常抱歉,我在先前的回答中犯了一个错误。造成这个错误的原因是测试集的索没有正确地应用于计算R2值的代码部分。请使用以下修正后的代码:
```matlab
% 假设您已经有一个名为X的大小为241x1900的特征矩阵和一个名为y的241x1的响应变量向量
% 设置交叉验证的折数
k = 10;
% 定义存储R2值和参数的变量
r2_values = zeros(k, 1);
selected_params = cell(k, 1);
% 进行交叉验证
cv = cvpartition(size(X, 1), 'KFold', k);
for i = 1:k
% 获取训练集和测试集的索引
train_idx = cv.training(i);
test_idx = cv.test(i);
% 在训练集上进行Lasso回归
[B, FitInfo] = lasso(X(train_idx, :), y(train_idx));
% 使用测试集计算R2值
y_pred = X(test_idx, :) * B + repmat(FitInfo.Intercept, sum(test_idx), 1);
y_true = y(test_idx);
r2_values(i) = 1 - sum((y_true - y_pred).^2) / sum((y_true - mean(y_true)).^2);
% 记录参与模型的参数
selected_params{i} = B(:, FitInfo.Index1SE) ~= 0;
end
% 计算平均R2值和参与模型的参数
mean_r2 = mean(r2_values);
selected_params_all = cat(2, selected_params{:});
% 输出结果
disp(['平均R2值:' num2str(mean_r2)]);
disp(['参与模型的参数数量:' num2str(sum(selected_params_all))]);
```
请注意,此修正代码中的关键更改是在计算R2值时使用了正确的测试集索引,并使用了`repmat()`函数来将截距扩展为与预测值相同的大小。这样做是为了确保维度匹配。
希望这次能够成功运行该代码。如果您还有任何问题,请随时提问。