多元自适应回归(mars)matlab代码
时间: 2023-05-09 09:02:41 浏览: 540
多元自适应回归(MARS)是一种常用的回归分析方法,通过将数据集分割成若干个矩形区域,使用多个基函数在每个区域内建立线性回归模型,可用于预测连续型变量的值。以下为MARS在matlab中的实现。
首先,需要准备数据集,并进行数据清洗和预处理。可以使用matlab内置的函数readtable()读取csv文件,使用fillmissing()函数填充缺失值,使用normalize()函数进行数据标准化等操作。
接下来,使用matlab内置函数regress()进行MARS回归分析。其基本语法为:
[beta,info] = mars(x,y)
其中,x为自变量的数据矩阵,y为因变量的列向量。函数返回的beta为回归系数,info包含了MARS模型的基本信息,如基函数数量、包含的自变量等。
在得到回归系数后,可以使用 predict()函数预测因变量的值。其基本语法为:
y_predict = predict(mdl,x_test)
其中,mdl为MARS回归模型,x_test为测试集自变量的数据矩阵。函数返回的y_predict为预测的因变量值的列向量。
在应用MARS回归分析时,需要注意选择基函数数量和类型、验证MARS模型的性能等问题。同时,为了提高模型的准确度,还可以考虑使用交叉验证、剪枝等技术对模型进行优化。