多元线性回归预测模型matlab

多元线性回归预测模型的MATLAB代码可以使用ridge regression（岭回归）方法来实现。岭回归是一种用于处理多重共线性问题的回归方法，它通过在模型中添加一个正则化项来控制模型的复杂度。

下面是一个使用MATLAB实现岭回归的函数示例：

function \[w\] = ridgeRegression(x, y, lam)
    xTx = x' * x;
    \[m, n\] = size(xTx);
    temp = xTx + eye(m, n) * lam;
    if det(temp) == 0
        disp('This matrix is singular, cannot do inverse');
    end
    w = temp^(-1) * x' * y;
end

在这个函数中，输入参数x是一个包含多个特征的矩阵，y是对应的目标变量向量，lam是岭回归的正则化参数。函数的输出w是回归系数向量，可以用于预测新的样本。

要使用这个函数来建立多元线性回归模型，你需要先准备好包含特征和目标变量的数据集。然后，将特征矩阵和目标变量向量作为输入参数传递给ridgeRegression函数，同时指定合适的正则化参数lam。函数将返回回归系数向量w，可以用于预测新的样本。

参考文献：
- \[1\] 数学建模与数学试验多元线性回归MATLAB实现
- \[2\] 逐步回归详解(stepwise使用指南)
- \[3\] 基于Matlab的数据多元回归分析的研究

请注意，这只是一个示例函数，具体的多元线性回归模型的建立和预测过程可能需要根据具体的数据和问题进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB实现多元线性回归预测](https://blog.csdn.net/weixin_34315665/article/details/85948933)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于matlab的多元线性回归分析](https://blog.csdn.net/xiaoxiaodawei/article/details/105707346)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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