MATLAB数据分类与回归：构建预测模型，洞察数据规律，预测未来趋势

# 1. MATLAB数据分类与回归概述**

MATLAB是一种强大的技术计算语言，广泛用于数据分析和机器学习。在数据分类和回归任务中，MATLAB提供了丰富的工具和算法，可以帮助用户高效地构建和评估模型。

本章将概述数据分类和回归的概念，并介绍MATLAB中用于这些任务的主要函数和工具。我们将讨论分类和回归模型的类型，以及如何使用MATLAB进行数据预处理、特征工程和模型评估。

# 2. 数据预处理与特征工程**

**2.1 数据清洗与预处理**

数据预处理是机器学习流程中至关重要的一步，它旨在将原始数据转换为适合建模和分析的格式。数据清洗与预处理涉及以下主要任务：

**2.1.1 缺失值处理**

缺失值是数据集中常见的问题，它们会影响模型的性能。处理缺失值的方法有多种，包括：

- **删除缺失值：**如果缺失值数量较少，可以将包含缺失值的样本删除。
- **填充缺失值：**可以使用平均值、中位数或众数等统计量填充缺失值。
- **使用机器学习模型预测缺失值：**可以训练一个机器学习模型来预测缺失值，然后使用预测值填充缺失值。

**代码块：**

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 处理缺失值
data.Age = fillmissing(data.Age, 'mean');
data.Income = fillmissing(data.Income, 'median');

% 检查缺失值处理结果
missing_values = sum(ismissing(data));
disp(missing_values);

**逻辑分析：**

此代码块演示了使用平均值和中位数填充缺失值。`fillmissing` 函数用于填充缺失值，`mean` 和 `median` 函数分别用于计算平均值和中位数。

**2.1.2 异常值处理**

异常值是数据集中与其他数据点明显不同的值。异常值可能会影响模型的性能，因此需要进行处理。处理异常值的方法有多种，包括：

- **删除异常值：**如果异常值数量较少，可以将包含异常值的样本删除。
- **截断异常值：**将异常值截断到某个阈值。
- **使用机器学习模型检测异常值：**可以训练一个机器学习模型来检测异常值，然后将检测到的异常值删除或截断。

**代码块：**

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 检测异常值
outliers = isoutlier(data.Age);

% 删除异常值
data(outliers, :) = [];

% 检查异常值处理结果
outliers_count = sum(outliers);
disp(outliers_count);

**逻辑分析：**

此代码块演示了使用 `isoutlier` 函数检测异常值，然后删除包含异常值的样本。`isoutlier` 函数基于统计方法检测异常值。

**2.2 特征工程**

特征工程是数据预处理的另一个重要方面，它涉及创建和选择用于建模的特征。特征工程的目的是提高模型的性能和可