食品添加剂安全指标matlab建模及代码

食品添加剂安全指标的建模是一个复杂的过程，涉及到许多因素和数据。在Matlab中进行建模可以使用统计分析和机器学习的技术来预测和评估食品添加剂的安全性。

以下是一个简单示例，展示了如何使用Matlab进行食品添加剂安全指标的建模和代码：

% 导入数据
data = readmatrix('添加剂数据.csv');

% 数据预处理
X = data(:, 1:end-1); % 特征数据
y = data(:, end); % 标签数据

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.2);
X_train = X(cv.training,:);
y_train = y(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);
y_test = y(cv.test,:);

% 建立模型
model = fitlm(X_train, y_train);

% 预测测试集
y_pred = predict(model, X_test);

% 评估模型
mse = mean((y_pred - y_test).^2); % 均方误差
r2 = corr(y_pred, y_test)^2; % 决定系数

% 输出结果
disp(['均方误差：', num2str(mse)]);
disp(['决定系数：', num2str(r2)]);

在此示例中，假设数据已经保存在名为"添加剂数据.csv"的文件中，其中最后一列为食品添加剂的安全指标。代码首先导入数据，然后进行数据预处理，将数据划分为训练集和测试集。接下来，使用线性回归模型（fitlm）建立模型，并使用测试集进行预测。最后，通过计算均方误差和决定系数来评估模型的性能。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的建模过程可能需要更多的特征选择、模型调参和性能评估方法。你可以根据具体的需求进行更复杂的建模和分析。