matlab GPR 回归预测程序v

Matlab中的GPR（广义回归拟合）是一种基于核方法的机器学习技术，主要用于非线性、小样本数据的回归分析。GPR在统计学上等同于高斯过程回归，它假设输入变量和输出变量之间存在高斯分布的关联。

编写GPR回归预测程序通常包括以下几个步骤：

1. 导入所需库：首先，需要导入Matlab的 Statistics and Machine Learning Toolbox，特别是`fitrgp`函数，用于构建GPR模型。

2. 准备数据：提供一组输入值（自变量）X和对应的输出值（因变量）y。如果数据已经预处理过，如归一化或标准化，记得保持一致性。

3. 构建模型：调用`fitrgp`函数，传入输入数据矩阵X和输出数据向量y。可以设置核函数（kernel）、超参数（如长度尺度和信号方差）以及是否进行交叉验证。

% 示例代码
model = fitrgp(X, y);

4. 预测：有了训练好的模型，可以对新的输入值进行预测。例如，使用`predict`函数。

new_X = ... % 新的输入值
prediction = predict(model, new_X);

5. 可视化结果：如果有必要，可以将预测结果可视化，比较实际值和预测值。

plot(y, 'o', 'MarkerSize', 8, 'LineWidth', 2); hold on;
plot(prediction, '-r'); hold off;
xlabel('真实值');
ylabel('预测值');
legend('实际值', '预测值');