在 MATLAB 中，多元回归的步骤包括：加载数据、拟合模型、评估模型、预测新数据点和可视化模型。通过使用 fitlm 函数即可拟合多元回归模型，并使用 mse、Rsquared 和 adjustedRsquared 函数评估模型的拟合优度。
如何使用 MATLAB 进行多元回归
多元回归是一种统计技术，用于预测一个或多个因变量，该因变量受多个自变量的影响。在 MATLAB 中执行多元回归的过程如下：
1. 加载数据
load 函数将您的数据加载到 MATLAB 工作区。y 的变量中，将自变量存储在名为 X 的矩阵中。2. 拟合多元回归模型
fitlm 函数拟合多元回归模型。model = fitlm(y, X)
3. 评估模型
使用以下度量来评估模型的拟合优度：
mse 函数。Rsquared 函数。adjustedRsquared 函数。plotResiduals 函数。4. 预测新数据点
predict 函数根据现有模型预测新数据点。predictions = predict(model, newX)
5. 可视化模型
plot 函数可视化模型的拟合曲线。plot(X, y, 'o', newX, predictions, 'x')
示例
<code class="matlab">% 加载数据
data = load('data.mat');
y = data.y;
X = data.X;
% 拟合多元回归模型
model = fitlm(y, X);
% 评估模型
mse = meanSquareError(model);
r2 = rSquared(model);
adjR2 = adjustedRSquared(model);
% 可视化残差图
plotResiduals(model);
% 预测新数据点
newX = [10, 20, 30]';
predictions = predict(model, newX);
% 可视化模型
plot(X, y, 'o', newX, predictions, 'x');
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');
title('多元回归模型拟合');</code>以上就是matlab如何进行多元回归的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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