Matlab 基于Lasso回归的数据回归预测 举例

以下是一个基于Lasso回归的数据回归预测的Matlab代码示例：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 分离自变量和因变量
X = table2array(data(:,1:end-1));
y = table2array(data(:,end));

% 数据标准化
[X, mu, sigma] = zscore(X);

% Lasso回归模型
[B, FitInfo] = lasso(X, y, 'CV', 10);

% 绘制交叉验证误差曲线
lassoPlot(B, FitInfo, 'plottype', 'CV');

% 选择最佳正则化力度参数
idxLambda1SE = FitInfo.Index1SE;
coef = B(:,idxLambda1SE);
coef0 = FitInfo.Intercept(idxLambda1SE);

% 预测
X_test = [1, (test_data - mu) ./ sigma];
y_pred = X_test * [coef0; coef];

% 输出结果
disp(['预测结果为：', num2str(y_pred)]);

在上述代码中，我们首先导入了数据，并将其分离为自变量和因变量。然后，我们对自变量进行了标准化处理，以便于模型的训练和预测。接着，我们使用了Matlab自带的Lasso回归模型，得到了一组系数和交叉验证误差曲线。通过分析交叉验证误差曲线，我们选择了最佳的正则化力度参数，并使用该参数进行了预测。最后，我们输出了预测结果。