matlab线性回归预测模型

使用MATLAB进行线性回归预测模型可以分为以下几个步骤：

1. 收集数据，包括自变量和因变量。

2. 将数据导入MATLAB中。可以使用xlsread函数或者readtable函数等读取数据。

3. 数据预处理，包括数据清洗、数据变换等。

4. 将数据划分为训练集和测试集。

5. 使用fitlm函数建立线性回归模型。该函数可以自动选择最优的变量子集，并且可以进行正则化处理。

6. 对模型进行评估，包括计算R方值、均方误差等指标。

7. 使用模型进行预测。可以使用predict函数进行预测操作。

以下是一个简单的MATLAB代码示例：

% 读取数据
data = xlsread('data.xlsx');

% 数据预处理
% ...

% 划分训练集和测试集
train_data = data(1:80,:);
test_data = data(81:end,:);

% 建立线性回归模型
model = fitlm(train_data(:,1:end-1),train_data(:,end));

% 模型评估
r_squared = model.Rsquared.Ordinary;
mse = model.MSE;

% 预测结果
y_pred = predict(model,test_data(:,1:end-1));

其中，data.xlsx是包含自变量和因变量的Excel文件。train_data和test_data分别是训练集和测试集。fitlm函数建立线性回归模型，predict函数进行预测操作。