写一个 matlab线性回归神经网络预测模型，并告诉我每一步代码意义

在 MATLAB 中创建一个简单的线性回归神经网络预测模型通常使用 `feedforwardnet` 函数。以下是构建、训练和测试这样一个简单模型的基本步骤：

% 导入所需库
clear all;
close all;
import neuralnet.*

% 创建样本数据 (假设我们有 X 和 y 作为输入和输出)
X = randn(100, 5); % 100 个样本，每个样本有 5 个特征
y = 2 * X(:, 1) + 4 * X(:, 2) + 0.1 * randn(100, 1); % 线性关系加上随机噪声

% 创建神经网络模型
net = feedforwardnet(10); % 10 个隐藏层节点，足够处理简单的线性关系

% 设置学习速率和其他训练参数
net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率
net.trainParam.maxEpochs = 1000; % 最大迭代次数

% 将数据分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X, 1), 'HoldOut', 0.3); % 随机划分 70% 训练，30% 测试
idxTrain = training(cv);
idxTest = test(cv);

% 训练模型
net = train(net, X(idxTrain,:), y(idxTrain));

% 测试模型
yPred = net(X(idxTest,:)); % 对测试集进行预测
mse = mean((y(idxTest) - yPred).^2); % 计算均方误差

% 输出模型性能
disp(['Mean Square Error (MSE): ', num2str(mse)]);

%