MATLAB自定义函数机器学习应用：构建预测模型，解决复杂问题

# 1. MATLAB自定义函数概述**

MATLAB自定义函数是用户编写的可重复使用的代码块，用于执行特定任务。它们通过使用关键字`function`定义，后跟函数名称、输入参数和输出参数。自定义函数可以简化代码、提高可读性和可维护性。

MATLAB自定义函数具有以下优点：

* **代码复用性：**自定义函数允许在多个程序中重复使用代码，从而避免重复编写相同的功能。
* **可读性和可维护性：**自定义函数将代码组织成模块化的块，使其更易于阅读、理解和维护。

# 2. 机器学习算法在MATLAB中的实现

MATLAB作为一种强大的技术计算语言，在机器学习领域有着广泛的应用。它提供了丰富的函数库和工具箱，使得机器学习算法的实现变得更加便捷和高效。本章将介绍MATLAB中常用的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归和支持向量机。

### 2.1 线性回归

#### 2.1.1 模型构建

线性回归是一种用于预测连续变量的监督学习算法。在MATLAB中，可以使用`fitlm`函数构建线性回归模型。该函数接收输入数据和目标变量作为参数，并返回一个线性回归模型对象。

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 构建线性回归模型
model = fitlm(data, 'ResponseVar', 'PredictorVars');

其中：

* `data`是包含输入数据和目标变量的数据表。
* `ResponseVar`是目标变量的列名。
* `PredictorVars`是输入变量的列名。

#### 2.1.2 模型评估

模型构建完成后，需要对模型进行评估以了解其性能。MATLAB提供了多种用于评估模型的函数，例如`rsquared`、`rmse`和`mae`。

% 计算R平方值
r2 = rsquared(model);

% 计算均方根误差
rmse = rmse(model);

% 计算平均绝对误差
mae = mae(model);

其中：

* `r2`是R平方值，表示模型拟合数据的程度。
* `rmse`是均方根误差，表示模型预测误差的平均值。
* `mae`是平均绝对误差，表示模型预测误差的平均绝对值。

### 2.2 逻辑回归

#### 2.2.1 模型构建

逻辑回归是一种用于预测二分类问题的监督学习算法。在MATLAB中，可以使用`fitglm`函数构建逻辑回归模型。该函数接收输入数据和目标变量作为参数，并返回一个逻辑回归模型对象。

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 构建逻辑回归模型
model = fitglm(data, 'ResponseVar', 'PredictorVars', 'Distribution', 'binomial');

其中：

* `data`是包含输入数据和目标变量的数据表。
* `ResponseVar`是目标变量的列名。
* `PredictorVars`是输入变量的列名。
* `Distribution`指定模型的分布类型，对于二分类问题，使用`binomial`分布。

#### 2.2.2 模型评估

逻辑回归模型的评估方法与线性回归类似，可以使用`rsquared`、`rmse`和`mae`函数。此外，还可以使用`classificationreport`函数生成分类报告，其中包含准确率、召回率和F1分数等指标。

% 计算R平方值
r2 = rsquared(model);

% 计算均方根误差
rmse = rmse(model);

% 计算平均绝对误差
mae = mae(model);

% 生成分类报告
classificationReport = classificationreport(model.Fitted.Response, model.Fitted.Probability(:, 2));

其中：

* `classificationReport`是分类报告，其中包含准确率、召回率和F1分数等指标。

### 2.3 支持向量机

#### 2.3.1 模型构建

支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习算法。在MATLAB中，可以使用`fitcsvm`函数构建支持向量机模型。该函数接收输入数据和目标变量作为参数，并返回一个支持向量机模型对象。

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 构建支持向量机模型
model = fitcsvm(data, 'ResponseVar', 'PredictorVars', 'KernelFunction', 'rbf');

其中：

* `data`是包含输入数据和目标变量的数据表。
* `ResponseVar`是目标变量的列名。
* `PredictorVars`是输入变量的列名。
* `KernelFunction`指