MATLAB实现GAM模型数据回归与预测分析（附源码及数据集）

资源摘要信息:"本资源主要包含Matlab环境下实现的基于广义加性模型（GAM）的数据回归预测的完整源码和数据集。资源旨在帮助用户理解和运用GAM模型进行数据分析与预测任务。 1. GAM广义加性模型基础： 广义加性模型（Generalized Additive Model，简称GAM）是广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）的一种扩展。它允许因变量和自变量之间存在非线性关系，通过使用平滑函数拟合每个预测变量，可以捕捉到数据中的非线性结构。GAM模型通常具有以下特点： - 使用平滑函数（如样条函数）来描述单个预测变量与响应变量之间的关系； - 能够组合多个非参数的平滑项来构建模型，使得模型既有足够的灵活性又不至于过度拟合； - 在生态学、环境科学、经济学和医学统计等领域得到广泛应用。 2. Matlab实现GAM模型： 本资源提供了一个Matlab脚本main.m，它使用Matlab内置的统计和机器学习工具箱函数来实现GAM模型。Matlab提供了gamfit函数，可以用来拟合GAM模型，非常适合于数据分析与统计建模任务。在本资源中，该程序将读取Excel格式的数据集，该数据集包含7个输入特征和1个输出变量。 3. 数据集与模型评价指标： 数据集以Excel文件形式提供，用户需要将该文件放在Matlab可识别的路径下，然后运行main.m文件。程序将读取数据，并进行GAM模型的训练与预测。此外，命令窗口会输出模型预测的性能评价指标，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MBE）和决定系数（R2）等，帮助用户评估模型的预测性能。 4. 运行环境： 为了确保资源的正常运行，需要Matlab的运行环境至少为2018b版本。Matlab版本的选择对代码的兼容性和性能都有影响，因此请确保满足所需的版本要求。 5. 代码特点与适用对象： 该源码通过参数化编程方式实现，参数的设置非常灵活，可以方便地根据不同的需求进行调整。代码结构清晰，注释详尽，有助于用户理解每个步骤的逻辑和目的。本资源适用于计算机科学、电子信息工程、数学等专业的学生进行课程设计、期末大作业和毕业设计等。 6. 作者介绍： 资源的作者是一位在大厂具有8年经验的资深算法工程师，专注于Matlab和Python算法仿真领域。除了GAM模型外，作者还擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理和元胞自动机等多种算法仿真实验。因此，除了本资源外，作者可能还有更多的仿真源码和数据集可供定制，有兴趣的用户可以通过私信联系作者获取更多信息。"