[yhat1,e1] = validation(Xcal,ycal,Xval,yval,var_sel)

这是一个机器学习中的函数调用，其中 Xcal、ycal、Xval、yval 是输入的训练集和验证集数据，var_sel 是一个变量选择的参数。函数的返回值是 yhat1 和 e1，分别表示模型的预测值和误差。

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解释一下代码，代码yHat = array(xArr)[:,1].argsort(0) xSort = array(xArr)[yHat] yHat =lwlrTest(xSort, xArr, yArr,k=0.01) plt.plot(xSort[:,1], yHat, c='blue')

这段代码主要是用来进行局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）的测试和可视化。下面是对代码的解释：

- 第一行代码将输入数据集 xArr 转换成一个数组，并且按照第二列（下标为1）的元素进行排序，返回排序后的索引值 yHat。
- 第二行代码根据 yHat 的索引值重新排序 xArr，并且将排序后的结果保存在 xSort 中。
- 第三行代码调用 lwlrTest 函数对排序后的数据集 xSort 进行局部加权线性回归，并且返回预测值 yHat。
- 第四行代码使用 matplotlib 库将排序后的第二列数据 xSort[:,1] 和预测值 yHat 画成蓝色的线条。

需要注意的是，这里的 lwlrTest 函数是一个自定义的函数，它接受三个参数：排序后的数据集 xSort、原始数据集 xArr 和目标变量 yArr，以及一个可选参数 k，表示核函数的带宽。 LwlrTest 函数的作用是对每个样本点进行局部加权线性回归，并且返回预测值。

maxiter = 100000; [beta ehat J] = nlinfit(x,y,@myfunn3,beta0,maxiter); [yhat delta] = nlpredci(@myfunn3,x,beta,ehat,J);作用

这段代码是用非线性回归来拟合数据，并计算预测值和置信区间。具体解释如下：

- `maxiter = 100000;`：设置最大迭代次数为 100000。
- `[beta ehat J] = nlinfit(x,y,@myfunn3,beta0,maxiter);`：使用 `nlinfit` 函数拟合非线性模型。其中，`x` 和 `y` 是输入的数据，`@myfunn3` 是自定义的非线性函数，`beta0` 是初始参数值，`maxiter` 是最大迭代次数。拟合后得到参数估计值 `beta`、残差向量 `ehat` 和 Jacobian 矩阵 `J`。
- `[yhat delta] = nlpredci(@myfunn3,x,beta,ehat,J);`：使用 `nlpredci` 函数计算预测值和置信区间。其中，`@myfunn3` 是自定义的非线性函数，`x` 是输入的数据，`beta` 是参数估计值，`ehat` 和 `J` 是 `nlinfit` 得到的残差向量和 Jacobian 矩阵。计算结果包括预测值 `yhat` 和置信区间 `delta`。