matlab 岭回归中岭参数如何得到

在 MATLAB 中，可以使用 `ridge` 函数执行岭回归。该函数需要输入训练数据集和响应变量，以及一个向量，包含一系列岭参数的值。岭参数越大，正则化程度越高，模型复杂度越低。

为了找到最佳的岭参数，可以通过交叉验证来选择。具体来说，可以将数据分成许多个子集，每次挑选其中一个子集作为验证集，其余的子集作为训练集。然后，使用 `ridge` 函数在训练集上拟合岭回归模型，并在验证集上计算误差。重复进行这个过程，直到所有的子集都被用过为止。最后，选择平均误差最小的岭参数作为最佳参数。

MATLAB 中的 `cvpartition` 函数可以用于将数据集分成子集，而 `crossval` 函数可以用于执行交叉验证。下面是一个示例代码：

load('example_data.mat'); % 加载数据集
k = 5; % 分成 5 个子集
cv = cvpartition(size(X,1),'KFold',k); % 创建子集
lambda = logspace(-3,3,100); % 创建一系列岭参数的值
mse = zeros(length(lambda),k); % 存储误差
for i = 1:k
    Xtrain = X(training(cv,i),:);
    ytrain = y(training(cv,i));
    Xtest = X(test(cv,i),:);
    ytest = y(test(cv,i));
    % 在训练集上拟合岭回归模型
    [b,stats] = ridge(ytrain,Xtrain,lambda);
    % 在验证集上计算误差
    yhat = [ones(size(Xtest,1),1) Xtest]*b;
    mse(:,i) = mean((yhat-ytest).^2);
end
% 计算平均误差
avg_mse = mean(mse,2);
% 找到最小误差对应的岭参数
[~,idx] = min(avg_mse);
best_lambda = lambda(idx);

这个代码将数据集分成 5 个子集，并在每个子集上执行岭回归和验证。最后，选择平均误差最小的岭参数作为最佳参数。