机器学习线性回归收敛曲线matlab用linearmodel生成代码
时间: 2024-10-27 13:03:45 浏览: 35
在Matlab中,你可以使用`fitlm`函数来创建线性回归模型并观察其训练过程中的收敛曲线。下面是一个简单的例子,展示如何生成线性回归模型并查看收敛曲线:
```matlab
% 导入数据集
data = readtable('your_dataset.csv'); % 替换为你的数据文件路径
% 挑选需要预测的目标变量和特征变量
y = data.YourTargetVariable; % 替换为目标列名
X = data(:, {'YourFeature1', 'YourFeature2'}); % 替换为特征列名
% 创建线性回归模型
model = fitlm(X, y);
% 训练模型并绘制收敛曲线
figure;
plot(model.CoefficientPath);
xlabel('迭代次数');
ylabel('系数值');
title('线性回归模型系数收敛曲线');
% 可视化残差分析
residuals = resid(model);
plot(residuals);
xlabel('样本序号');
ylabel('残差');
title('线性回归模型残差图');
```
在这个例子中,你需要将 `'your_dataset.csv'`, `'YourTargetVariable'`, `'YourFeature1'`, 和 `'YourFeature2'` 替换成实际的数据文件和变量名称。
运行上述代码后,你会得到两个图形窗口,一个是模型系数随迭代次数的变化趋势,另一个是模型预测误差(残差)的分布情况。
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