：MATLAB 2015b机器学习实战：构建预测模型和提升模型性能

# 1. 机器学习基础**

机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。它涉及到创建算法，这些算法可以识别模式、做出预测和做出决策。

机器学习算法分为两类：监督学习和非监督学习。监督学习算法使用带标签的数据（即输入数据与预期输出相关联）来学习，而非监督学习算法使用未标记的数据。

机器学习在各个领域都有广泛的应用，包括预测建模、图像识别和自然语言处理。它使企业能够利用数据来提高决策、优化运营和创造新的产品和服务。

# 2. 数据准备和探索

### 2.1 数据获取和预处理

**数据获取**

数据获取是机器学习项目中至关重要的一步。数据可以来自各种来源，例如：

- **公开数据集：** Kaggle、UCI 机器学习库等网站提供了大量的公开数据集。
- **内部数据：** 公司、组织或研究机构内部收集的数据。
- **网络爬取：** 从网站或其他在线资源中提取数据。

**数据预处理**

在使用数据进行机器学习建模之前，通常需要进行数据预处理，以确保数据质量和一致性。数据预处理步骤包括：

- **数据清洗：** 删除缺失值、异常值和不一致的数据。
- **数据转换：** 将数据转换为适合建模的格式，例如将文本数据转换为数字数据。
- **数据标准化：** 将数据缩放到相同范围，以防止某些特征对模型产生过大影响。
- **特征工程：** 创建新特征或修改现有特征，以提高模型性能。

### 2.2 数据可视化和探索

**数据可视化**

数据可视化是探索和理解数据的有效方法。常用的可视化技术包括：

- **直方图：** 显示数据分布。
- **散点图：** 显示两个变量之间的关系。
- **箱线图：** 显示数据分布的中心趋势、离散程度和异常值。

**数据探索**

数据探索涉及分析和理解数据，以识别模式、趋势和异常值。数据探索技术包括：

- **统计分析：** 计算数据分布、均值、中位数和方差等统计量。
- **相关性分析：** 确定两个或多个变量之间的相关性。
- **聚类分析：** 将数据点分组为具有相似特征的簇。

**代码示例**

以下 MATLAB 代码展示了如何获取、预处理和可视化数据：

% 数据获取
data = csvread('data.csv');

% 数据预处理
data = fillmissing(data, 'mean');  % 填充缺失值
data(:, 1) = normalize(data(:, 1));  % 标准化第一列数据

% 数据可视化
figure;
histogram(data(:, 1));
xlabel('Feature 1');
ylabel('Frequency');
title('Histogram of Feature 1');

figure;
scatter(data(:, 1), data(:, 2));
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
title('Scatter Plot of Features 1 and 2');

**逻辑分析**

- `csvread` 函数从 CSV 文件中读取数据。
- `fillmissing` 函数使用均值填充缺失值。
- `normalize` 函数将数据缩放到 [0, 1] 范围内。
- `histogram` 函数绘制直方图。
- `scatter` 函数绘制散点图。

# 3.1 监督学习算法

监督学习算法是一种机器学习算法，它使用带标签的数据集来学习输入和输出之间的映射关系。在监督学习中，算法会根据输入数据（特征）和已知的输出（标签）进行训练，以建立一个模型，该模型可以预测新数据的输出。

#### 3.1.1 线性回归

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续值的目标变量。它假设输入特征和目标变量之间的关系是线性的，即可以表示为一条直线。

% 导入数据
data = load('data.mat');

% 创建线性回归模型
model = fitlm(data.X, data.y);

% 预测新数据
y_pred = predict(model, data.X_new);

**逻辑分析：**

* `fitlm` 函数用于创建线性回归模型。它接受两个参数：特征矩阵 `X` 和目标向量 `y`。
* `predict` 函数用于使用训练好的模型预测新数据。它接受特征矩阵 `X_new` 作为参数。

**参数说明：**

* `X`: 特征矩阵，其中每一行是一个数据点，每一列是一个特征。
* `y`: 目标向量，其中每个元素是与相应数据点关联的标签。
* `X_new`: 要预测的新数据特征矩阵。
* `model`: 训练好的线性回归模型。
* `y_pred`: 预测的目标值。

#### 3.1.2 逻辑回归

逻辑回归是一种监督学习算法，用于预测二进制分类目标变量。它假设输入特征和目标变量之间的关系是逻辑性的，即可以用 S 型