本文探讨了LASSO回归分析在Matlab中的应用，通过加入L1正则化解决多输入单输出预测问题。示例代码展示了如何进行LASSO回归，包括数据导入、模型构建、特征选择和预测，强调了选择合适正则化参数的重要性。
多输入单输出预测：LASSO多元回归分析在Matlab中的应用
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种常用的回归分析方法，可以用于多输入单输出预测问题。本文将介绍如何在Matlab中使用LASSO进行多元回归分析，并给出相应的源代码。
在开始之前，我们先来了解一下LASSO的原理。LASSO是一种线性回归方法，通过加入L1正则化项来实现特征选择和参数收缩。L1正则化项可以使得部分特征的权重变为0，从而实现特征选择的效果。这对于处理高维数据和具有冗余特征的数据集非常有用。
在Matlab中，可以使用lasso函数进行LASSO回归分析。下面是一个使用LASSO进行多元回归分析的示例代码：
% 数据准备
load('data.mat'); % 导入数据，假设数据存储在data.mat文件中
X = da
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