自变量X有四个,因变量y有一个,写一个岭回归MATLAB代码
时间: 2023-11-28 18:51:17 浏览: 105
岭回归是一种常用的正则化线性回归方法,可以用于处理多重共线性问题。下面是一个基本的岭回归MATLAB代码示例:
```matlab
% 生成示例数据
X = randn(100, 4);
y = randn(100, 1);
% 设定岭回归参数lambda
lambda = logspace(-5, 5, 100);
% 岭回归求解系数
[beta, FitInfo] = lasso(X, y, 'lambda', lambda, 'Alpha', 1);
% 选择最优lambda对应的系数
idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
coef = beta(:, idxLambdaMinMSE);
% 计算预测值和误差
yPred = X * coef;
MSE = mean((y - yPred).^2);
% 显示结果
disp(['最优lambda:' num2str(lambda(idxLambdaMinMSE))]);
disp(['系数:' num2str(coef')]);
disp(['均方误差:' num2str(MSE)]);
```
在这个例子中,我们生成了一个4个自变量和1个因变量的随机数据集。然后,我们设定了岭回归参数lambda的范围,并使用MATLAB内置的lasso函数求解系数。最后,我们选择最小均方误差对应的lambda值,并计算预测值和误差。
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自变量X有四个,因变量y有一个,写一个岭回归MATLAB代码,并运行
以下是一个简单的岭回归MATLAB代码示例,其中X和y是输入数据:
```matlab
% 岭回归MATLAB代码示例
% 导入数据
load data.mat
% 设定lambda的值
lambda = 0.1;
% 计算岭回归系数
B = ridge(y,X,lambda);
% 输出结果
disp(B);
```
请注意,此示例代码中的“data.mat”文件应包含一个名为“X”的矩阵和一个名为“y”的向量。您可以根据自己的数据更改代码。
用matlab写一段自变量为x1、x2、x3与因变量y的岭回归代码
假设已经有了数据矩阵X和响应变量向量y,岭回归的代码如下:
```matlab
% 岭回归代码
lambda = 0.1; % 岭参数
n = size(X,1); % 样本数
p = size(X,2); % 自变量个数
X_centered = X - repmat(mean(X),n,1); % 中心化
w_ridge = (X_centered'*X_centered + lambda*eye(p)) \ (X_centered'*y); % 计算系数向量
y_pred = X_centered*w_ridge; % 预测响应变量
% 可视化结果
figure;
plot(y,'b','LineWidth',2); % 真实响应变量
hold on;
plot(y_pred,'r--','LineWidth',2); % 预测响应变量
legend('真实值','预测值');
xlabel('样本'); ylabel('响应变量');
```
其中,lambda是岭参数,n和p分别为样本数和自变量个数,X_centered是中心化后的自变量矩阵,w_ridge是岭回归的系数向量,y_pred是预测的响应变量。可视化结果可以帮助我们了解岭回归的效果。
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