Matlab天气数据回归预测模型代码

以下是一个简单的天气数据回归预测模型的 Matlab 代码示例：

% 导入数据
data = readtable('weather_data.csv');

% 处理数据
X = data(:, 2:end-1); % 自变量
y = data(:, end); % 因变量

% 分割数据集
[trainInd, valInd, testInd] = dividerand(size(X, 1), 0.6, 0.2, 0.2);
X_train = X(trainInd, :);
y_train = y(trainInd, :);
X_val = X(valInd, :);
y_val = y(valInd, :);
X_test = X(testInd, :);
y_test = y(testInd, :);

% 训练模型
model = fitlm(X_train, y_train);

% 预测
y_pred = predict(model, X_test);

% 评估模型
MSE = mean((y_test - y_pred).^2);
R2 = corr(y_test, y_pred)^2;

% 可视化结果
scatter(y_test, y_pred);
xlabel('真实值');
ylabel('预测值');
title(['MSE=' num2str(MSE) ', R^2=' num2str(R2)]);

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况下，您可能需要进行更多的数据预处理和特征工程来提高模型的性能。