matlab中波士顿房价预测代码
时间: 2024-06-22 13:02:41 浏览: 20
在MATLAB中进行波士顿房价预测,通常会使用线性回归模型(如`fitlm`)或支持向量机(`fitrsvm`)等算法。以下是一个简单的例子,展示如何使用线性回归预测波士顿房价:
```matlab
% 导入所需数据
load Boston Housing Data % 假设你已经安装了这个内置数据集
% 或者使用 `data = readtable('https://www.cs.toronto.edu/~delve/data/boston/bostonDetail.txt')`,然后 data = data(:, {'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'PRICE'})
% 数据预处理(假设我们只用前6个特征)
X = data(:, 1:6); % 特征矩阵
Y = data(:, 14); % 目标变量(房价)
% 创建线性回归模型
lm = fitlm(X, Y);
% 训练模型
lm = lm.fit;
% 预测新数据
new_data = [1.2, 15, 2, 0, 0.53, 3]; % 示例的新输入数据
predicted_price = predict(lm, new_data);
% 查看模型性能
disp(lm.Rsquared.Ordinary)
% 可能的相关问题:
1. 如何在MATLAB中加载其他数据集进行预测?
2. 线性回归模型的参数调整和优化有哪些方法?
3. 如果想尝试非线性预测,应如何使用SVM或其他机器学习模型?
```