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回归预测 | MATLAB实MLR多元线性回归多输入单输出回归预测

news 来源：原创 2025/8/10 14:42:20

回归预测 | MATLAB实MLR多元线性回归多输入单输出回归预测

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基本介绍

回归预测 | MATLAB实MLR多元线性回归多输入单输出回归预测。

程序设计

完整代码：回归预测 | MATLAB实MLR多元线性回归多输入单输出回归预测

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc  
addpath(genpath(pwd))
%% 导入数据
data =  readmatrix('day.csv');
data = data(:,3:16);
res=data(randperm(size(data,1)),:);    %此行代码用于打乱原始样本，使训练集测试集随机被抽取，有助于更新预测结果。
num_samples = size(res,1);   %样本个数% 训练集和测试集划分
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501

回归预测 | MATLAB实MLR多元线性回归多输入单输出回归预测

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小结：路由器和交换机的指令对比

路由器和交换机的指令有一定的相似性，但也有明显的区别。以下是两者指令的对比和主要差异： 相似之处基本操作两者都支持类似的基本管理命令，比如： 进入系统视图：system-view查看当前配置：display current…...

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ffmpeg7.0 aac转pcm

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