回归lasso模型以及RMSE计算和预测结果与实际值的散点图matlab代码

以下是回归Lasso模型和RMSE计算的MATLAB代码：

%加载数据
load data.mat;

%将数据集分为训练集和测试集
trainRatio = 0.7;
[trainInd,testInd] = dividerand(size(X,2),trainRatio,1-trainRatio);

Xtrain = X(:,trainInd);
Ytrain = Y(trainInd);
Xtest = X(:,testInd);
Ytest = Y(testInd);

%训练回归Lasso模型
[B,FitInfo] = lasso(Xtrain',Ytrain);

%预测测试集的输出
Yhat = Xtest'*B(:,FitInfo.IndexMinMSE);

%计算RMSE
RMSE = sqrt(mean((Ytest-Yhat).^2));

%绘制预测结果与实际值的散点图
figure;
scatter(Ytest,Yhat,'filled');
xlabel('Actual Value');
ylabel('Predicted Value');
title(sprintf('Lasso Regression (RMSE=%0.2f)',RMSE));

在这个代码中，我们使用了MATLAB的lasso函数来训练回归Lasso模型，并使用该模型来预测测试集的输出。我们还计算了RMSE作为模型性能的度量，并绘制了预测结果与实际值的散点图。

相关问题

构建回归lasso模型以及RMSE计算和预测结果与实际值的散点图matlab代码

以下是构建回归lasso模型、计算RMSE以及绘制预测结果与实际值散点图的 MATLAB 代码示例：

% 加载数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
y = data.y;

% 将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = floor(train_ratio * size(X, 1));
X_train = X(1:train_size, :);
y_train = y(1:train_size);
X_test = X(train_size+1:end, :);
y_test = y(train_size+1:end);

% 构建回归lasso模型
[B, FitInfo] = lasso(X_train, y_train, 'CV', 5);

% 选择最优的lambda
idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
lambda = FitInfo.Lambda(idxLambdaMinMSE);

% 预测测试集结果
y_pred = X_test * B(:, idxLambdaMinMSE) + FitInfo.Intercept(idxLambdaMinMSE);

% 计算RMSE
rmse = sqrt(mean((y_pred - y_test).^2));

% 绘制预测结果与实际值散点图
scatter(y_test, y_pred);
hold on;
plot(y_test, y_test, 'r');
xlabel('实际值');
ylabel('预测值');
title(sprintf('Lasso回归预测结果 (RMSE=%.2f)', rmse));

其中，`data.mat` 是包含训练数据和目标变量的 `.mat` 文件，`X` 是训练数据矩阵，`y` 是目标变量向量。`train_ratio` 可以调整训练集和测试集的划分比例。在代码中，使用 5 折交叉验证来选择最优的超参数 `lambda`。最后，使用 `scatter` 函数绘制预测结果与实际值的散点图，并在图中标出 RMSE。

matlab 实现lasso回归并可视化，同时画出预测值和实际值的散点图 ，计算出rmse

好的，以下是实现lasso回归并可视化的代码：

% 导入数据
load housing

% 将数据集分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(housing,1),'HoldOut',0.2);
idx = cv.test;

% 训练集
Xtrain = housing(~idx,:);
Ytrain = log(medv(~idx));

% 测试集
Xtest = housing(idx,:);
Ytest = log(medv(idx));

% 使用lasso回归
[B, FitInfo] = lasso(Xtrain, Ytrain, 'CV', 10);

% 可视化lasso路径
lassoPlot(B, FitInfo, 'PlotType', 'Lambda', 'XScale', 'log');

% 选择最佳的lambda
idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
lambdaMinMSE = FitInfo.LambdaMinMSE;

% 计算预测值
YtestPredicted = Xtest * B(:,idxLambdaMinMSE) + FitInfo.Intercept(idxLambdaMinMSE);

% 计算rmse
rmse = sqrt(mean((Ytest - YtestPredicted).^2));

% 可视化预测值和实际值的散点图
scatter(Ytest, YtestPredicted);
xlabel('Actual log(medv)');
ylabel('Predicted log(medv)');
title(sprintf('Actual vs. Predicted (RMSE = %.2f)', rmse));

这里使用的是波士顿房价数据集（housing），数据集中有13个属性，其中medv为目标变量。

注意，这里使用的是log(medv)作为目标变量，因为log(medv)更符合正态分布，适合用于回归分析。

在代码中，我们将数据集分为训练集和测试集，使用lasso回归拟合训练集数据，并选择最佳的lambda值。然后，我们用测试集数据进行预测，并计算rmse。最后，我们将预测值和实际值绘制成散点图，以便直观地比较它们之间的关系。

希望这对你有所帮助！