mlr模型预测matlab

你可以使用CSDN开发的C知道进行MLR模型的预测。MLR（多元线性回归）是一种基于线性关系的统计模型，可以用于预测目标变量与多个自变量之间的关系。在Matlab中，你可以使用统计工具箱中的regress函数来实现MLR模型的建立和预测。

首先，你需要准备好MLR模型的训练数据。训练数据应该包含多个自变量（特征）和一个目标变量。然后，你可以使用regress函数拟合MLR模型：

X = [自变量矩阵]; % 自变量矩阵，每一列代表一个自变量
y = [目标变量向量]; % 目标变量向量，与自变量矩阵对应的值

b = regress(y, X); % 拟合MLR模型，得到回归系数

一旦MLR模型被拟合，你可以使用该模型来进行预测。假设你有一个新的自变量矩阵X_new，你可以通过将X_new乘以回归系数b来进行预测：

X_new = [新的自变量矩阵];
y_pred = X_new * b; % 进行预测

以上是使用Matlab中的regress函数进行MLR模型训练和预测的基本步骤。你可以根据你的具体需求进行调整和扩展。希望对你有帮助！如果还有其他问题，请继续提问。