线性回归和超参数代码MATLAB
时间: 2023-07-03 16:13:37 浏览: 52
以下是一个简单的线性回归示例代码,包括超参数的设置和调整,使用MATLAB实现:
```matlab
%加载数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1); %输入特征
y = data(:, 2); %输出标签
m = length(y); %训练数据数量
%设置超参数
alpha = 0.01; %学习率
num_iters = 1000; %迭代次数
%初始化参数
theta = zeros(2, 1); %参数向量
X = [ones(m, 1), X]; %添加截距项
%梯度下降
for iter = 1:num_iters
%计算梯度
grad = (1/m) * X' * (X * theta - y);
%更新参数
theta = theta - alpha * grad;
end
%绘制拟合直线
hold on;
plot(X(:, 2), X * theta, '-');
legend('Training data', 'Linear regression');
hold off;
```
在这个例子中,我们使用梯度下降算法来拟合线性模型。我们设置学习率和迭代次数两个超参数,然后在迭代过程中更新参数向量。最后,我们绘制拟合直线以观察模型的性能。
需要注意的是,在实际应用中,超参数的设置和调整是一个非常重要的任务。通常需要进行交叉验证等技术来选择最优的超参数组合。
相关问题
随机生成数据并做线性回归和超参数代码MATLAB
以下是一个随机生成数据并进行线性回归和超参数调整的MATLAB示例代码:
```matlab
% 随机生成数据
x = rand(100, 1) * 10;
y = 3 * x + 2 + randn(100, 1);
% 绘制数据分布
figure;
scatter(x, y);
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Randomly Generated Data');
% 切分数据集
m = length(y); % 样本数量
train_size = floor(0.7 * m); % 70%为训练集
train_idx = randperm(m, train_size);
test_idx = setdiff(1:m, train_idx);
X_train = x(train_idx);
y_train = y(train_idx);
X_test = x(test_idx);
y_test = y(test_idx);
% 设置超参数
alpha = 0.01; % 学习率
num_iters = 1000; % 迭代次数
lambda = 0.1; % 正则化参数
% 初始化参数
theta = zeros(2, 1); % 参数向量
X_train = [ones(train_size, 1), X_train]; % 添加截距项
X_test = [ones(m-train_size, 1), X_test];
% 训练模型
for iter = 1:num_iters
% 计算梯度
grad = (1/train_size) * X_train' * (X_train * theta - y_train) + lambda * theta;
% 更新参数
theta = theta - alpha * grad;
end
% 绘制拟合直线
hold on;
plot(X_test(:, 2), X_test * theta, '-');
legend('Training data', 'Linear regression');
hold off;
% 计算测试集误差
y_pred = X_test * theta;
mse = mean((y_pred - y_test).^2);
disp(['Test set MSE: ', num2str(mse)]);
```
在这个例子中,我们首先随机生成一组有噪声的数据,并将其分为训练集和测试集。然后,我们设置超参数,包括学习率、迭代次数和正则化参数。接着,我们初始化参数向量,并使用梯度下降算法进行模型训练。最后,我们绘制拟合直线,并计算测试集误差。
需要注意的是,在实际应用中,超参数的选择和调整是一个非常重要的任务。通常需要使用交叉验证等技术来选择最佳的超参数组合。
随机数据线性回归与超参数matalb代码
随机数据线性回归是一种机器学习算法,用于预测因变量与自变量之间的线性关系。超参数是一种算法参数,用于控制模型的复杂度和学习率等方面。下面是MATLAB代码实现随机数据线性回归和超参数调整:
生成随机数据:
```matlab
n = 100; % 样本数
x = rand(n, 1); % 自变量
y = 2 * x + randn(n, 1); % 因变量
```
线性回归模型:
```matlab
model = fitlm(x, y); % 线性回归模型
```
超参数调整(以岭回归为例):
```matlab
mdl = fitlm(x,y,'Regularization','ridge','Lambda',0.1); % 岭回归模型,Lambda为超参数
```
以上代码演示了如何使用MATLAB实现随机数据线性回归和超参数调整。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)