帮我写一段matlab代码，一个药效预测模型 ，自变量有3个基因，癌种、用药量，因变量为肿瘤大小

在MATLAB中，你可以使用多元线性回归（Multiple Linear Regression）来建立一个简单的药效预测模型。下面是一个基本的例子，假设你已经有了包含基因特征、用药量和肿瘤大小的数据集（这里叫做'dataset'），并且它们已经被分为输入变量(X)和输出变量(y)。

% 加载数据 (这里假设data.csv是一个CSV文件)
data = readtable('data.csv');

% 确保数据已经预处理好，比如删除缺失值，编码分类变量等
data = preprocessData(data); % 自定义函数来处理数据

% 定义自变量（输入）
X = data{:, {'Gene1', 'Gene2', 'Gene3', 'CancerType', 'Dose'}}; % 假设Gene1, Gene2, Gene3是基因特征列名
X = [X{:,:-5}, X(:, end)]; % 将用药量作为最后一列

% 定义因变量（输出）
y = data.TumorSize; % 假设TumorSize是肿瘤大小这一列

% 创建回归模型
model = fitlm(X, y);

% 打印模型摘要
disp(model)

% 预测新的数据点
newSample = [1, 0.5, 0.8, 'Breast Cancer', 50]; % 假设是新的基因表达值和用药量
[ypred, ~] = predict(model, newSample(1:end-1)); % 使用fitlm模型进行预测

% 输出预测结果
fprintf('Predicted tumor size for the new sample: %.2f\n', ypred);

注意，这只是一个基础示例，实际应用中你可能需要根据具体情况进行数据清洗、特征工程、模型选择优化以及评估等工作。此外，这里的'preprocessData'函数需要你自己编写来处理数据，包括编码分类变量等步骤。