matlab已知对同一预测对象两种预测方法的值c,z且为矩阵，以预测误差平方和达到最小且加权系数和为1进行线性组合模型，求模型优度，代码

假设有两种预测方法，分别为c和z，对于同一预测对象，预测误差平方和最小的线性组合模型可以表示为：

y = w1*c + w2*z

其中，w1和w2是两种预测方法的加权系数，满足w1 + w2 = 1。

为了求解模型优度，需要先计算出预测误差平方和。假设真实值为y_true，预测值为y_pred，则预测误差平方和为：

MSE = sum((y_true - y_pred).^2)

接下来，可以采用交叉验证的方法，将数据集分为训练集和测试集，分别用训练集拟合模型，然后在测试集上评估模型的性能，计算出均方误差（MSE）和决定系数（R2）。重复多次进行交叉验证，取MSE和R2的平均值作为模型的性能指标。

以下是一个示例代码：

% 假设已知预测值c和z，以及真实值y_true
c = rand(100, 1); % 预测值c
z = rand(100, 1); % 预测值z
y_true = rand(100, 1); % 真实值y_true

% 求解最小化预测误差平方和的线性组合模型
A = [c, z];
b = y_true;
w = pinv(A) * b; % 求解加权系数w

% 计算预测误差平方和
y_pred = A * w;
MSE = sum((y_true - y_pred).^2);

% 交叉验证计算模型性能
K = 10; % 交叉验证折数
cv_mse = zeros(K, 1);
cv_r2 = zeros(K, 1);
indices = crossvalind('Kfold', size(A, 1), K); % 生成交叉验证数据集的索引
for k = 1:K
    test_indices = (indices == k);
    train_indices = ~test_indices;
    A_train = A(train_indices, :);
    b_train = b(train_indices, :);
    A_test = A(test_indices, :);
    b_test = b(test_indices, :);
    w = pinv(A_train) * b_train; % 拟合模型
    y_pred = A_test * w; % 在测试集上进行预测
    cv_mse(k) = mean((b_test - y_pred).^2); % 计算均方误差
    cv_r2(k) = corr(b_test, y_pred)^2; % 计算决定系数
end

% 输出模型性能指标
fprintf('MSE: %.4f\n', MSE);
fprintf('CV_MSE: %.4f\n', mean(cv_mse));
fprintf('CV_R2: %.4f\n', mean(cv_r2));

其中，`crossvalind`函数生成交叉验证数据集的索引，`corr`函数计算相关系数，`mean`函数计算平均值。