如何在MATLAB中构建GAM模型，实现非线性数据回归分析，并评估模型性能？

在MATLAB环境中实现GAM模型进行数据回归分析是一项涉及多个步骤的技术挑战。通过《MATLAB实现GAM模型数据回归与预测分析（附源码及数据集）》这一资源，用户可以得到详细的指导和实际操作的代码示例。该过程大致可以分为以下步骤：

参考资源链接：[MATLAB实现GAM模型数据回归与预测分析（附源码及数据集）](https://wenku.csdn.net/doc/k235tgh0uw?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 理解GAM模型的基本概念，熟悉如何使用平滑函数来描述自变量和因变量之间的非线性关系。
2. 配置MATLAB运行环境，确保版本符合资源要求，至少为2018b版本。
3. 加载提供的源码文件main.m，并准备好相应的Excel格式数据集，确保数据集包含所有必要的输入特征和输出变量。
4. 运行main.m脚本，使其读取数据集并调用gamfit函数进行模型拟合。
5. 在模型训练完成后，使用MATLAB的统计分析工具来评估模型的性能。常见的评价指标包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和决定系数（R^2）等。
6. 分析输出的评价指标，根据实际情况调整模型参数，以达到更好的预测性能。

资源中的源码提供了参数化编程的方式，使得模型的调整变得灵活方便。同时，代码注释详尽，有助于用户理解每一步操作的目的和逻辑，从而能够更深入地掌握GAM模型的应用和优化。

在熟悉了GAM模型的基本实现和评价方法之后，用户可以进一步探索MATLAB中的其他数据分析工具和智能优化算法，以提高模型的预测能力和处理复杂问题的能力。《MATLAB实现GAM模型数据回归与预测分析（附源码及数据集）》作为参考书籍，非常适合那些希望通过实践来掌握GAM模型应用的专业人士。

参考资源链接：[MATLAB实现GAM模型数据回归与预测分析（附源码及数据集）](https://wenku.csdn.net/doc/k235tgh0uw?spm=1055.2569.3001.10343)