现有text.xlsx，train.xlsx两个文档，使用MATLAB代码建立线性回归数学模型，用text训练模型，预测train中的最后一列数据

要在MATLAB中使用文本(text.xlsx)和训练(train.xlsx)文件建立线性回归模型并应用到训练集的最后一列数据上，你需要做以下几个步骤：

1. **加载数据**：

   textData = readtable('text.xlsx');
   trainData = readtable('train.xlsx');

2. **处理数据**：
- 检查数据是否有缺失值或异常值，必要时进行清理。
- 分离特征变量（X）和目标变量（Y）。假设最后一列是目标变量，例如`targetTrain = trainData(:, end);`。

3. **拆分数据集**：

   X_train = trainData(:, 1:end-1); % 所有列除了最后一列作为特征
   Y_train = targetTrain; % 训练集的目标值

4. **建立线性回归模型**：

   mdl = fitlm(X_train, Y_train);

5. **预测**：
对于训练集的最后一列数据进行预测，需要先确认这是否属于测试集还是模型应用的部分。如果是应用部分，则使用`mdl`直接预测`X_train(end,:)`；如果是测试集，应该先从train.xlsx中分离出来。

如果是应用部分：

   predictedTrain = predict(mdl, X_train(end,:));

6. **查看结果**：
可视化预测结果或检查预测误差。

注意：确保在运行此代码之前，Excel文件路径是正确的，且文件存在。