matlablasso回归预测

Matlab Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归是一种统计学方法，用于线性模型中通过L1正则化来解决高维数据中的特征选择问题。Lasso回归有助于减少过拟合，同时能产生一个具有稀疏性的模型，即某些系数被压缩为零，表示在模型中这些特征对于预测没有显著影响。

在Matlab中，`lasso`函数或`fitlm`与`Lasso`选项结合使用，可以进行Lasso回归分析。`fitlm`是内置的线性回归工具箱函数，而`lasso`则是用于执行Lasso回归的专门函数。以下是一个简单的步骤：

1. 加载数据集：使用`load`或`readtable`加载包含响应变量和特征变量的数据集。

data = readtable('your_dataset.csv');
y = data.Y; % 响应变量
X = table2array(data(:, ~all(ismember(data.Properties.VariableNames, {'Y'}), 1))); % 特征变量

2. 创建Lasso回归模型：

mdl = fitlm(X, y, 'Lasso');

这里，`'Lasso'`选项告诉`fitlm`使用Lasso回归方法。

3. 评估模型：

disp(mdl);
coef = mdl.Coefficients;

`coef`将展示模型的系数，其中非零系数表示被选中的特征。

4. 可视化路径（如果使用`lasso`函数）：

plot(mdl.LassoPath);

这会显示不同L1惩罚参数下的系数路径，帮助你理解特征的重要性。