线性回归相关指令（深度学习回归)matlab

线性回归是一种基本的预测模型，在机器学习和统计学中用于建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。在MATLAB中，可以使用`fitlm`函数来进行线性回归分析，它是专门用于处理线性模型的工具箱。

以下是创建简单线性回归模型的基本步骤：

1. 导入数据：首先，需要导入包含自变量(X)和因变量(Y)的数据集。例如，如果你的数据存储在一个名为data.csv的文件中，可以使用`readtable`函数读取它。

data = readtable('data.csv');
X = data(:, 'predictors'); % 自变量
Y = data(:, 'response');   % 因变量

2. 创建模型：然后，你可以使用`fitlm`函数拟合模型，传入自变量和因变量作为输入。

model = fitlm(X, Y);

3. 模型评估：可以查看模型的摘要信息，了解系数、R²值等性能指标。

disp(model)

4. 预测：对于新的观测值，可以使用`predict`函数进行预测。

new_X = ...; % 新的自变量值
predictions = predict(model, new_X);

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深度学习网络模型搭建matlab

### 使用Matlab构建和训练深度学习神经网络模型

#### 创建神经网络模型
在Matlab中，通过`Neural Network Toolbox`可以方便地创建各种类型的神经网络模型。对于前馈神经网络，可使用`feedforwardnet`函数定义网络结构[^1]。

% 定义具有两个隐藏层的前馈神经网络，每层含有10个神经元
hiddenLayerSize = [10, 10];
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);

#### 设置网络参数
创建好基础框架之后，还需要进一步配置网络的各项属性以适应具体的应用场景。这些设置涵盖了激活函数的选择、初始化权重的方法等方面。

% 设定传输函数为tansig（双曲正切S型传递函数）
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig';
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 输出层采用线性传输函数

#### 准备数据集
为了能够顺利开展后续的学习过程，准备合适的数据至关重要。通常情况下，会把原始数据划分为训练集、验证集与测试集三部分[^3]。

% 假设X代表输入样本矩阵,Y为目标标签向量
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(X,2),0.7,0.15,0.15);

trainData = X(:, trainInd);
valData = X(:, valInd);
testData = X(:, testInd);

trainTargets = Y(trainInd,:);
valTargets = Y(valInd,:);
testTargets = Y(testInd,:);

#### 开始训练
当一切准备工作就绪后，就可以调用`train`命令启动实际的训练流程了。在此期间，可以通过调整超参数来提升最终的效果表现。

% 启动训练程序
[net,tr] = train(net,trainData,trainTargets,[],[],valData,valTargets);

#### 测试性能
完成训练阶段的工作以后，应当利用独立的测试集合检验所建立模型的好坏程度。这一步骤能直观反映出算法泛化能力如何。

outputs = net(testData);
errors = gsubtract(testTargets, outputs);
performance = perform(net, testTargets, outputs);
disp(['Test Performance: ', num2str(performance)]);

#### 可视化分析
借助于`plot`系列绘图指令，可以让整个建模思路变得更加清晰易懂。比如查看误差变化趋势或是展示内部节点间的关联情况等[^4]。

figure;
subplot(2,1,1);
plotperform(tr); % 绘制性能曲线
title('Training Performance');

subplot(2,1,2);
plotregression(cell2mat(testTargets)', cell2mat(outputs)'); % 回归拟合度对比
title('Regression Analysis');