机器学习预测模型matlab

在MATLAB中，可以使用机器学习线性回归模型来进行时间序列数据的预测。具体步骤如下：

1. 提取数据：将训练数据从CSV文件中读取到MATLAB中。可以使用`xlsread`函数来读取数据，并将其存储在变量中。

2. 绘制散点图：使用`scatter`函数绘制训练数据的散点图，以便对数据进行可视化。

3. 构建线性回归模型：使用训练数据来训练线性回归模型。在这个例子中，可以使用已知的前几天的病例数来预测covid-19病例数。可以使用MATLAB的机器学习工具箱中的`fitlm`函数来训练线性回归模型。

4. 绘制拟合图像：使用训练得到的线性回归模型参数来绘制拟合图像。可以使用`plot`函数来绘制拟合曲线。

5. 预测：使用训练得到的线性回归模型来进行预测。可以使用训练得到的模型参数和要预测的时间步长的值来计算预测结果。

综上所述，使用MATLAB中的机器学习线性回归模型可以进行时间序列数据的预测。具体的代码实现可以参考上述引用中提供的示例代码。