基于线性回归预测煤炭消费量的matlab源码

基于线性回归预测煤炭消费量的matlab源码

线性回归是一种非常常用的机器学习算法，它可以用于预测某个因变量（即要预测的值）和一个或者多个自变量之间的关系。在许多领域中，我们经常需要使用线性回归来进行预测，例如在能源领域中，我们可以利用线性回归算法来预测不同因素对煤炭消费量的影响，从而进行资源调配和管理。

本篇文章将介绍如何使用matlab实现基于线性回归预测煤炭消费量的算法，并提供相应的源代码。

数据集来源：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/combined+cycle+power+plant

数据集包含了9568个样本，其中每个样本包含5个属性：压力、温度、湿度、风速和煤炭消耗量。我们的目标是构建一个能够基于这些属性预测煤炭消费量的机器学习模型。

我们首先需要将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练机器学习模型，测试集则用于评估模型的性能。

以下是matlab代码实现：

data = readtable('Folds5x2_p