MATLAB多元回归交叉验证工具箱 - 模型泛化能力评估解决方案

资 源 简 介

本项目提供完整的多元回归交叉验证分析功能，支持自定义线性/多项式回归模型，集成k折、留一法等验证策略，自动输出模型泛化性能评价指标，助力科研与数据分析。

详 情 说 明

MATLAB多元回归交叉验证工具箱

项目介绍

本项目实现了一个完整的多元回归交叉验证分析工具，主要用于评估预测模型的泛化能力。工具箱支持用户自定义回归模型类型（线性/多项式回归等），提供k折交叉验证、留一法交叉验证等多种验证策略。系统自动计算各项评价指标，并生成详细的模型性能对比报告，为机器学习模型的优化和选择提供科学依据。

功能特性

• 多种回归模型支持：线性回归、多项式回归等自定义模型类型
• 灵活交叉验证策略：k折交叉验证、留一法交叉验证等
• 全面性能评估：自动计算MSE、R²、调整R²等指标的均值和标准差
• 可视化分析：生成预测值与残差分布图，直观展示模型表现
• 智能参数推荐：基于交叉验证结果自动推荐最佳模型参数
• 模型对比分析：支持不同参数设置下的性能对比分析

使用方法

基本输入参数

1. 特征矩阵X：n×p维数值矩阵，n为样本数，p为特征数
2. 响应变量y：n×1维数值向量
3. 模型参数设置：回归模型类型、交叉验证折数、正则化参数等
4. 可选：测试数据集（用于最终模型评估）

输出结果

• 交叉验证结果汇总表：包含各折训练的模型参数
• 性能指标报告：MSE、R²、调整R²等指标的均值和标准差
• 预测值与残差分布图：可视化分析结果
• 模型比较分析：不同参数设置下的性能对比
• 最佳模型参数推荐：基于交叉验证结果的最优参数选择

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 建议内存：4GB以上（取决于数据规模）

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、模型训练、交叉验证执行、性能评估和结果可视化等核心功能模块，能够根据用户输入的参数自动完成完整的回归分析流程，并输出详细的评估报告和可视化图表。该文件通过模块化设计实现了高效的矩阵运算和交叉验证算法，确保分析结果的准确性和可靠性。