matlab线性回归模型

在MATLAB中实现线性回归模型，可以使用以下步骤：

1. 准备数据集。将数据集分为训练集和测试集。

2. 导入数据集。可以使用MATLAB中的readtable函数导入数据集。

3. 数据预处理。对数据进行缺失值处理，特征缩放等处理。

4. 构建线性回归模型。可以使用MATLAB中的fitlm函数构建线性回归模型。

5. 训练模型。使用训练集训练模型。

6. 预测结果。使用测试集预测结果。

7. 评估模型。评估模型的性能，可以使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和R平方值等指标。

下面是一个示例代码：

% 准备数据集
data = readtable('data.csv');
train_data = data(1:80,:);
test_data = data(81:end,:);

% 数据预处理
train_data = fillmissing(train_data,'constant',0);
test_data = fillmissing(test_data,'constant',0);
train_data{:,2:end} = zscore(train_data{:,2:end});
test_data{:,2:end} = zscore(test_data{:,2:end});

% 构建线性回归模型
model = fitlm(train_data,'y~x1+x2+x3');

% 训练模型
train_pred = predict(model,train_data);

% 预测结果
test_pred = predict(model,test_data);

% 评估模型
train_mse = mean((train_pred - train_data.y).^2);
test_mse = mean((test_pred - test_data.y).^2);
train_rmse = sqrt(train_mse);
test_rmse = sqrt(test_mse);
r2 = model.Rsquared.Ordinary;

在这个示例中，我们使用了一个名为data.csv的数据集。首先，我们将数据集分为训练集和测试集。然后，我们对数据进行了预处理，包括缺失值处理和特征缩放。接着，我们使用fitlm函数构建了一个线性回归模型，并使用训练集训练了模型。最后，我们使用测试集预测了结果，并使用MSE、RMSE和R平方值等指标评估了模型的性能。