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matlab逐步回归选择特征

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发表于 2023-12-23 10:55 |只看该作者 |正序浏览
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  1. %先把所有的红线点蓝,再点All steps键,变红的量就是要剔除的量
    8 Y2 e' [, _; `
  2. x1=[7 1 11 11 7 11 3 1 2 21 1 11 10]';
    0 w  f, Q) R8 k/ v. ~, e- T' ?
  3. x2=[26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66 68]';6 I$ P. g+ c, i, `4 v: {
  4. x3=[6 15 8 8 6 9 17 22 18 4 23 9 8]';
    : V2 q6 n6 d, p, B
  5. x4=[60 52 20 47 33 22 6 44 22 26 34 12 12]';5 Z9 f\" ~4 J. m3 d/ L
  6. X=[x1 x2 x3 x4];( e& @& x$ q% y\" ]: f& ?
  7. Y=[78.5 74.3 104.3 87.6 95.9 109.2 102.7 72.5 93.1 115.9 83.8 113.3 109.4]';
    & O5 T* g4 _7 h* ^. d
  8. stepwise(X,Y)
复制代码
这段代码使用了逐步回归来选择特征。在逐步回归过程中,根据给定的输入特征(x1、x2、x3、x4)和输出目标(Y),逐渐添加或剔除特征,以找到与输出最相关的特征子集。
( L6 m2 I" K2 a2 g( h9 W由于这段代码是针对 MATLAB 中的 stepwise 函数,需要 MATLAB 环境才能运行。它会执行逐步回归分析,根据给定的输入和输出,一步步地选择最相关的特征,直到满足某个预定义的条件为止。
! {$ j; P2 ~8 I$ ?7 {在你的情况下,通过执行这段代码,可以看到在逐步回归过程中,特征的选择会逐渐发生变化。每次点击"All steps"键,就会执行一步逐步回归,变红的量即为当前被剔除的特征。这个过程将持续,直到达到预设的停止条件,比如某种信息准则或者特征的个数达到某个阈值。4 e* ]0 K. N% L8 }5 U" d

  j& |2 h% _- F# e% {& K2 ~* Z2 R8 ~* k: r- r/ ^% l
6 Z$ P/ l7 z# ~  D. z( }" }

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