生成一段matlab代码可以实现多元线性回归模型
时间: 2023-03-13 17:30:33 浏览: 124
可以这样:X = [x1 x2 ... xn]; % 设置自变量
Y = [y1 y2 ... ym]; % 设置因变量
b = (X'*X)^(-1)*X'*Y; % 计算多元线性回归模型的参数
y_hat = X*b; % 计算多元线性回归的预测值
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生成一段matlab代码可以实现多元线性回归模型并且画出自变量和因变量之间的关联图
matlab代码如下:x = [1,2,3,4,5]; %自变量
y = [5,7,9,11,13]; %因变量
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', [ones(length(x),1), x']); %多元线性回归模型
scatter(x,y); %画出自变量和因变量之间的关联图
hold on
plot(x, b(1) + b(2)*x);
生成matlab优化多元线性回归模型的代码
以下是一个简单的示例代码,可以生成一个使用matlab进行多元线性回归的模型:
```
% 假设我们有一个数据集X和一个响应变量y
load('data.mat');
% 将数据拆分为训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 80%的数据用于训练
train_size = floor(train_ratio * size(X, 1));
train_X = X(1:train_size, :);
train_y = y(1:train_size);
test_X = X(train_size+1:end, :);
test_y = y(train_size+1:end);
% 在训练集上拟合一个多元线性回归模型
mdl = fitlm(train_X, train_y);
% 在测试集上进行预测
y_pred = predict(mdl, test_X);
% 计算预测误差
mse = mean((test_y - y_pred).^2);
rmse = sqrt(mse);
% 打印结果
disp(['RMSE: ', num2str(rmse)]);
```
在这里,我们首先将数据集拆分为训练集和测试集,然后使用`fitlm`函数拟合一个多元线性回归模型。我们使用`predict`函数在测试集上进行预测,并计算预测误差。最后,我们打印出结果。
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