岭回归matlab代码

以下是一个简单的岭回归 MATLAB 代码示例：

% 岭回归
% 数据集为 X 和 y
% lambda 为正则化参数

[n, p] = size(X);

% 计算中心化的 X 和 y
X_mean = mean(X);
y_mean = mean(y);
X_centered = X - ones(n, 1) * X_mean;
y_centered = y - y_mean;

% 计算岭回归系数
I = eye(p);
beta_ridge = (X_centered' * X_centered + lambda * I) \ (X_centered' * y_centered);

% 预测
X_test_centered = X_test - ones(size(X_test, 1), 1) * X_mean;
y_pred = X_test_centered * beta_ridge + y_mean;

其中，`X` 是输入特征矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征；`y` 是输出变量向量；`lambda` 是正则化参数；`X_test` 是测试集特征矩阵。

相关问题

岭回归 matlab代码

岭回归(Ridge Regression)是一种常用的线性回归模型，其主要目的是解决线性回归中的过拟合问题。以下是MATLAB代码的实现：

% 岭回归的MATLAB代码实现
% 假设我们已经有了数据矩阵X和标签向量y

% 设置正则化参数lambda
lambda = 0.5;

% 构造岭回归模型
[m, n] = size(X);
I = eye(n);
W = inv(X' * X + lambda * I) * X' * y;

% 预测新数据
y_pred = X_new * W;

其中，`X`为$m \times n$的数据矩阵，其中$m$表示样本数，$n$表示特征数；`y`为长度为$m$的标签向量；`lambda`为正则化参数，用于控制模型的复杂度；`X_new`为新的待预测数据矩阵，其大小为$m' \times n$，其中$m'$表示待预测数据的个数。

在实现中，我们首先计算正则化矩阵$I$，然后通过矩阵运算计算出岭回归模型的权重$W$，最后使用$W$对新数据进行预测。

需要注意的是，岭回归模型的正则化参数需要根据具体的问题进行调整，通常通过交叉验证等方法进行确定。

自变量X有四个，因变量y有一个，写一个岭回归MATLAB代码

岭回归是一种常用的正则化线性回归方法，可以用于处理多重共线性问题。下面是一个基本的岭回归MATLAB代码示例：

% 生成示例数据
X = randn(100, 4);
y = randn(100, 1);

% 设定岭回归参数lambda
lambda = logspace(-5, 5, 100);

% 岭回归求解系数
[beta, FitInfo] = lasso(X, y, 'lambda', lambda, 'Alpha', 1);

% 选择最优lambda对应的系数
idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
coef = beta(:, idxLambdaMinMSE);

% 计算预测值和误差
yPred = X * coef;
MSE = mean((y - yPred).^2);

% 显示结果
disp(['最优lambda：' num2str(lambda(idxLambdaMinMSE))]);
disp(['系数：' num2str(coef')]);
disp(['均方误差：' num2str(MSE)]);

在这个例子中，我们生成了一个4个自变量和1个因变量的随机数据集。然后，我们设定了岭回归参数lambda的范围，并使用MATLAB内置的lasso函数求解系数。最后，我们选择最小均方误差对应的lambda值，并计算预测值和误差。