岭回归matlab实现
时间: 2023-11-02 16:20:09 浏览: 374
一个关于岭回归实例程序
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在MATLAB中,实现岭回归可以使用`ridge`函数。岭回归是一种用于解决多重共线性问题的回归方法,它在普通最小二乘法的基础上增加了一个正则化项。
下面是一个简单的岭回归实现示例:
```matlab
% 假设你有一个输入特征矩阵 X 和对应的目标变量向量 y
% 其中 X 是 m x n 的矩阵,m 表示样本数,n 表示特征数
% y 是 m x 1 的向量
% 设置岭回归的正则化参数
lambda = 0.1;
% 使用岭回归拟合模型
[B, FitInfo] = ridge(y, X, lambda);
% B 是 n+1 x 1 的系数向量,其中 n 是特征数(最后一个元素是截距项)
% FitInfo 包含拟合过程中的一些统计信息
% 可以使用模型进行预测
y_pred = [ones(size(X, 1), 1) X] * B;
% 输出拟合结果
disp(B);
disp(FitInfo);
```
请注意,在使用`ridge`函数之前,你需要确保已经将截距项加入到输入特征矩阵 X 中。上述代码示例中,我们将截距项添加为 X 的第一列,即将所有元素设置为 1。
需要注意的是,岭回归的正则化参数 lambda 的选择对结果有影响。lambda 的取值通常需要通过交叉验证等方法来确定,以获得最佳的模型性能。
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