调用excel数据创建多元回归matlab代码

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于从 Excel 中读取数据并执行多元回归：

% 读取 Excel 文件
data = xlsread('data.xlsx');

% 将数据分为因变量和自变量
y = data(:,1); % 因变量
X = data(:,2:end); % 自变量

% 添加截距项
X = [ones(size(X,1),1) X];

% 多元回归
[beta,~,~,~,stats] = regress(y,X);

% 打印回归系数和统计信息
disp('Regression Coefficients:');
disp(beta);
disp('Regression Statistics:');
disp(stats);

在这个示例中，假设 Excel 文件名为 `data.xlsx`，其中第一列是因变量，其余列是自变量。首先使用 `xlsread` 函数读取数据，然后将数据分成因变量和自变量。将截距项添加到自变量矩阵中，然后使用 `regress` 函数执行多元回归。最后，使用 `disp` 函数打印回归系数和统计信息。

请注意，在读取 Excel 数据时，需要确保数据格式正确，并且数据没有缺失值或无效值，否则可能会导致错误。

相关问题

matlab多元线性回归，excel表格输入数据

### 实现多元线性回归并导入Excel数据

#### 导入Excel数据到MATLAB
为了在MATLAB中执行多元线性回归分析，首先需要将存储于Excel文件中的数据加载至工作空间内。这可以通过`readtable`函数来完成，该命令能够识别.xlsx或.xls格式的电子表格文档，并将其转换成表形式的数据结构以便后续处理[^1]。

% 定义Excel文件路径
filename = 'path_to_your_file.xlsx'; 

% 使用 readtable 函数读取 Excel 文件内容
data = readtable(filename);

#### 数据预处理
一旦成功载入数据之后，则需确认所选列代表的是自变量还是因变量。通常情况下，最后一列为因变量（Y），其余各列为对应的自变量(Xs)[^3]。假设当前有三个自变量X1, X2, 和X3以及一个因变量Y：

% 提取出所有的自变量作为矩阵X
X = table2array(data(:, 1:end-1));

% 将因变量单独提取出来作为一个向量y
y = data{:, end};

#### 构建与拟合模型
利用MATLAB内置工具箱fitlm()构建线性模型对象，此方法会自动计算最佳拟合直线参数，并返回一个LinearModel类实例用于进一步操作和查询统计属性。

mdl = fitlm(X,y); % 创建线性模型
disp(mdl);        % 显示模型详情

上述代码片段创建了一个名为`mdl`的对象，它包含了关于此次回归分析的所有必要信息，比如系数估计值、R方值等重要指标。通过调用`disp()`打印出详细的模型报告可以帮助理解各个因素对于目标变量的影响程度及其显著水平。

#### 结果可视化
最后一步是对所得结果进行图形化展示，直观感受实际观测点同理论预测曲线之间的契合度。借助plotResiduals()绘制残差图有助于评估模型质量；而anova()则可用于检验整体模型的有效性和单个解释变量的重要性。

figure;
plotResiduals(mdl,'fitted'); title('Fitted vs Residual Plot');
figure;
anova(mdl);

matlab进行cnn多元非线性回归

### 使用MATLAB实现CNN进行多元非线性回归

#### 准备工作
为了在MATLAB中构建并训练用于多元非线性回归的卷积神经网络(CNN)，需先准备好环境和数据。确保安装了Deep Learning Toolbox，这提供了创建、训练和支持向量机(SVM)以及深层网络所需的功能。

#### 数据预处理
加载Excel格式的数据集，并对其进行必要的清理与转换操作以便于后续使用。对于多元非线性回归任务来说，通常会有一个以上的自变量（特征），而因变量则可能是连续数值型的目标值[^1]。

% 加载 Excel 文件中的表格作为输入 X 和输出 Y 的矩阵
data = readtable('your_dataset.xlsx');
X = table2array(data(:, 1:end-1)); % 假设最后一列是目标变量
Y = table2array(data(:, end));

#### 构建 CNN 结构
定义一个适用于回归问题而不是分类问题的架构非常重要；这意味着最后几层应该被调整来适应具体的预测需求。这里展示了一个简单的例子：

layers = [
    imageInputLayer([height width channels]) % 输入图层尺寸取决于具体应用场景
    
    convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same') % 卷积层
    batchNormalizationLayer()                                        % 批标准化层
    reluLayer()                                                      % ReLU 激活函数层
        
    fullyConnectedLayer(outputSize)                                  % 输出大小等于要估计参数的数量
    regressionLayer()]                                               % 回归专用的最后一层

注意，在上述代码片段里`filterSize`, `numFilters`, `outputSize`等超参数的选择应当依据实际项目情况灵活设定。此外，当面对的是多元而非单一维度的输出时，则应在完全连接层之后指定相应数量的节点数以匹配所需的输出维数。

#### 训练选项设置
配置训练过程的相关参数如最大迭代次数、初始学习率及其衰减策略等，这些都将影响到最终模型性能的好坏程度。

options = trainingOptions('adam',...
    'MaxEpochs', max_epochs,...
    'InitialLearnRate', initial_learn_rate,...
    'MiniBatchSize', mini_batch_size,...
    'Plots','training-progress',...
    'Verbose',false);

#### 开始训练
一旦完成了前面所有的准备工作，就可以调用trainNetwork命令来进行正式的学习流程了。

net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options); % 这里的 XTrain 和 YTrain 是经过适当分割后的训练集部分

完成以上步骤后即可得到一个可以用来做多元非线性回归分析的CNN模型实例。