MATLAB回归预测

MATLAB是一种广泛用于数学计算、数据可视化和科学工程应用的高级编程语言。在回归预测方面，MATLAB提供了一系列内置函数来帮助用户进行线性回归、多元回归、非线性回归等模型的建立和分析。

1. **线性回归**：使用`fitlm`函数可以方便地拟合线性回归模型，如`mdl = fitlm(data,'y ~ x')`，其中`data`是包含自变量和因变量的数据结构，`y ~ x`表示y是x的函数。

2. **多元回归**：对于涉及多个自变量的情况，可以使用`fitlm`处理多变量模型，例如`mdl = fitlm(data,'y ~ x1 + x2')`。

3. **非线性回归**：如果数据的关系是非线性的，可以使用`fitnlm`函数，它支持构建复杂的数学表达式作为模型，比如`mdl = fitnlm(data,'y = a * b^x + c')`。

4. **模型评估**：通过`residuals`, `confint`, 和`plot`等函数，可以检查模型的拟合质量，预测区间以及残差图。

5. **预测**：一旦模型训练完成，可以使用`predict`函数进行新数据点的预测，如`ypred = predict(mdl, newX)`，这里的`newX`是用于预测的新输入数据。