错误使用 classreg.regr.FitObject/selectVariables (line 293) Predictor variables must be numeric vectors, numeric matrices, or categorical vectors. 出错 classreg.regr.TermsRegression/selectVariables (line 260) model = selectVariables@classreg.regr.ParametricRegression(model); 出错 classreg.regr.FitObject/doFit (line 91) model = selectVariables(model); 出错 LinearModel.fit (line 1215) model = doFit(model); 出错 fitlm (line 117) model = LinearModel.fit(X,varargin{:}); >>

这个错误通常发生在使用fitlm函数进行线性回归模型拟合时，自变量输入的格式不正确。根据错误提示，自变量应该是数值向量、数值矩阵或分类向量，如果输入格式不符合这些条件，就会出现这个错误。

以下是一些可能导致这个错误的原因和对应的解决方案：

1. 自变量包含非数值型数据：如果自变量包含字符串、逻辑值或其他非数值型数据，就会导致这个错误。解决方案是将这些非数值型数据转换为数值型数据，例如使用dummyvar函数将分类变量转换为虚拟变量。

2. 自变量输入格式不正确：如果自变量的输入格式不符合要求，例如输入了一个非数值型矩阵或一个空向量，则会出现这个错误。解决方案是检查自变量的输入格式是否正确，或者尝试使用其他格式的自变量进行模型拟合。

3. 自变量包含缺失值：如果自变量包含缺失值NaN或Inf，则会导致这个错误。解决方案是在拟合模型之前将缺失值处理掉，例如使用fillmissing函数填充缺失值或删除包含缺失值的观测。

希望以上解决方案能够帮助你解决问题。