matlab房价预测

根据提供的引用内容，MATLAB可以使用回归树、线性回归和Elman神经网络来预测房价。下面是对这三种方法的简要介绍：

1. 回归树和线性回归预测房价

回归树是一种基于树结构的回归模型，可以用于预测连续型变量。在MATLAB中，可以使用fitrtree函数来构建回归树模型，使用predict函数来进行预测。线性回归是一种基于线性关系的回归模型，也可以用于预测连续型变量。在MATLAB中，可以使用fitlm函数来构建线性回归模型，使用predict函数来进行预测。

2. Elman神经网络预测房价

Elman神经网络是一种常用的前馈神经网络，可以用于预测时间序列数据。在MATLAB中，可以使用narnet函数来构建Elman神经网络模型，使用train函数来进行训练，使用sim函数来进行预测。

下面是一个使用回归树预测房价的MATLAB代码示例：

% 导入数据
data = readtable('boston.csv');

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(data, 1), 'HoldOut', 0.3);
dataTrain = data(training(cv), :);
dataTest = data(test(cv), :);

% 构建回归树模型
tree = fitrtree(dataTrain(:, 1:end-1), dataTrain(:, end));

% 预测测试集
yPred = predict(tree, dataTest(:, 1:end-1));

% 计算均方误差
mse = mean((yPred - dataTest(:, end)).^2);

% 显示结果
disp(['均方误差为：', num2str(mse)]);