通过表格输入的方式对一个数据变量和两个分类变量进行多元非线性回归matlab的所有办法

在MATLAB中，对包含一个数值型变量和两个分类变量的数据进行多元非线性回归通常涉及使用`fitlm`函数配合交互式模型构建或者自定义非线性模型。以下是几个步骤：

1. **加载和准备数据**：
使用`readtable`或`csvread`等函数导入数据到表格形式，例如：

   data = readtable('your_data.csv');

2. **处理分类变量**：
对于分类变量，可以使用`categorical`函数将其转换为类别数组：

   categorical_var_1 = categorical(data.YourCategoryVariable1);
   categorical_var_2 = categorical(data.YourCategoryVariable2);

3. **创建模型**：
- **交互式建模**：

     mdl = fitlm(table(numVar, categorical_var_1, categorical_var_2), 'YourDependentVariable ~ numVar + numVar:categorical_var_1*categorical_var_2');

`fitlm`会自动检测变量之间的交互作用。

- **自定义非线性模型**：
如果你需要自定义模型函数，比如使用多项式、指数或其他复杂函数，可以先定义模型表达式，然后使用`fit`函数：

     polyFcn = @(X) bsxfun(@plus, X(:,1).^([0:degree]), ... % replace degree with the desired polynomial order
                           X(:,1).^([1:degree]) .* X(:,2)); % include interaction term if necessary
     mdl = fit(polyFcn, table(numVar, categorical_var_1, categorical_var_2), 'YourDependentVariable');

4. **评估模型**：
可以查看模型摘要，预测值，以及检验模型性能：

   summary(mdl)
   predict(mdl, newXData)

5. **验证模型**：

   plotResiduals(mdl)