线性回归matlab模型图解和代码

当涉及到线性回归模型的图解和代码，MATLAB 是一种非常强大和方便的工具。下面是一个简单的示例，展示了如何在 MATLAB 中构建和可视化一个线性回归模型。

首先，让我们假设我们有一组输入特征 x 和相应的目标值 y。我们的目标是根据这些数据拟合一个线性模型，其中 x 是自变量，y 是因变量。

% 假设我们有以下样本数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 3, 4, 5, 6];

% 构建线性回归模型
model = fitlm(x, y);

% 可视化数据和拟合线性模型
scatter(x, y); % 绘制散点图
hold on;
plot(model);

% 添加标签和标题
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Linear Regression Model');

% 显示图形
hold off;

在这个示例中，我们首先定义了输入特征 x 和目标值 y。然后，我们使用 `fitlm` 函数构建了一个线性回归模型，并将其存储在变量 `model` 中。

接下来，我们使用 `scatter` 函数绘制了原始数据的散点图。然后，使用 `plot` 函数绘制了拟合的线性模型。

最后，我们使用 `xlabel`、`ylabel` 和 `title` 函数添加了标签和标题。最后，使用 `hold off` 函数关闭图形绘制。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中，你可能需要更多的数据处理、特征工程和模型评估步骤。此外，你还可以根据需要自定义线性回归模型的参数和设置。

希望这个示例能够帮助你开始在 MATLAB 中构建和可视化线性回归模型。如有任何问题，请随时提问！