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网站建设公司选择标准,深圳地铁公司官网,关键词排名优化网站,互联网后端开发(更新)15个回归基础模型全家桶#xff0c;无需更改代码替换数据集即可运行 其中再次添加ANN,RNN,LSSVM,BiLSTM,GRU,PLS模型回归 运行main.m文件一键出图超级简单 实现平台#xff1a;Matlab#xff0c;中文注释非常清晰#xff0c;非常适合新手小白上手 程序均以调试好无需更改代码替换数据集即可运行 其中再次添加ANN,RNN,LSSVM,BiLSTM,GRU,PLS模型回归 运行main.m文件一键出图超级简单 实现平台Matlab中文注释非常清晰非常适合新手小白上手 程序均以调试好按照示例数据修改格式替换数据集即可运行数据集为excel 图一回归的具体模型种类 图二代码编写格式 图二回归模型预测图像和评价指标最近在GitHub发现个超实用的Matlab回归全家桶工具包15个基础模型全打包好了连LSSVM、BiLSTM这种进阶模型都有。最爽的是不用改代码就能替换自己的数据集对刚入门的小白简直友好到哭先看全家福图1从最基础的线性回归到深度学习的GRU全齐活传统派的PLS、决策树和随机森林也在列。这次更新还加入了ANN和BiLSTM这种神经网络模型搞时间序列预测的同学直接狂喜代码结构图2比想象中还简单main.m文件就四步走%% 加载数据 data readtable(数据集.xlsx); % 替换你的Excel文件名 input data(:,1:7); % 前7列是特征 output data(:,8); % 第8列是目标值 %% 划分训练测试集 test_ratio 0.3; % 调这个比例控制测试集大小 %% 调用模型 model model_BiLSTM(input, output, test_ratio); % 换个函数名就能切模型 %% 出图看效果 plotResults(model);重点看模型调用这行——把modelBiLSTM改成modelGRU就能瞬间切换算法比换手机壳还方便。每个模型函数都内置了默认参数小白不用纠结超参数设置。运行完直接蹦出三件套图3预测值vs真实值的走势对比图、误差分布直方图、还有R²和RMSE等六个指标。特别要夸误差图的设计那些偏离大的异常点一眼就能锁定调特征工程时贼有用。想用自己的数据记住三点Excel里特征放前N列最后一列是目标值保持表头命名规范比如Feat1,Feat2测试集比例别设太极端建议20%-30%实测某电力负荷数据集BiLSTM和GRU的R²能冲到0.92以上而传统SVM只有0.87。不过LSSVM跑得是真快十万级数据三秒出结果果然天下武功唯快不破。新手常见坑点预警Excel别留空单元格用0填充比删除整行安全特征列别带中文建议先用LabelEncoder处理时序数据记得在Excel里按时间顺序排好这个工具包最牛的是自带模型对比功能在main.m里循环调用不同算法半小时就能出横向测评报告。刚用它肝完毕业论文的师弟表示这简直是拖延症患者的急救包