深圳自适应网站推广价格,coding wordpress博客,网站评估做的好不好,北京官网seo收费1.matlab多元回归示例如下#xff1a;
解决问题#xff1a;油价预测
方法#xff1a;多元线性回归
实现#xff1a;matlab regress()函数
技巧#xff1a;通过增加X1^2#xff0c;X2^2#xff0c;或者X1*X2等构造的特征项#xff0c;可以提高回归模型的拟合准确度
解决问题油价预测
方法多元线性回归
实现matlab regress()函数
技巧通过增加X1^2X2^2或者X1*X2等构造的特征项可以提高回归模型的拟合准确度但计算代价增大。
function resultreg_new_month(XX1_bu,YYnum)
yYYnum;
aXX1_bu; %由于alldata_pca已经进行归一化了所以在回归分析中直接用就行
%aload(alldata.txt);
x1a(:,1) ;
x2a(:,2) ;
x3a(:,3) ;
x4a(:,4) ;
x5a(:,5) ;
x6a(:,6) ;
x7a(:,7) ;
x8a(:,8) ;
x9a(:,9) ;x11x1.^2;
x12x2.^2;
x13x3.^2;
x14x4.^2;
x15x5.^2;
x16x6.^2;
x17x7.^2;
x18x8.^2;
x19x9.^2;x21x1.*x2;
x22x2.*x3;
x23x3.*x4;
x24x4.*x5;
x25x5.*x6;
x26x6.*x7;
x27x7.*x8;
x28x8.*x9;
x29x9.*x1;
X[ones(length(y),1), x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x11,x12,x13,x14,x15,x16,x17,x18,x19, x21,x22,x23,x24,x25,x26,x27,x28,x29];[b,bint,r,rint,stats]regress(y,X);
% b; 相关系数
% bint
% r;残差
%rint 置信区间
% stats; 检验回归模型的统计量分别为
rcoplot(r,rint) %画残差图
使用matlab进行一元线性回归及多元线性回归
XXnum为原数据所有特征X
YYnum为原数据所有目标值Y
XX1_bu是补全后的数据特征 2.结果如下
2.1残差图 2.2 指标
stats[0.8259 22.0910 1.2622e-33 3464.8205]
Rstats(1)0.82越接近1则代表拟合得越好
F1.26e-33F0.05代表回归模型可用 3 利用多元线性回归进行预测
输入测试X_test若有多个X_test可用循环或矩阵实现
调用多元回归m函数
输出Y_pred。 参考资料
1.https://www.cnblogs.com/Mayfly-nymph/p/10539106.html 作者Hk_mayfly
2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/45149297 一个大学生的日常笔记,回归分析
