MATLAB贝叶斯线性回归模型案例

采用辛烷值数据集“spectra_data.mat”(任意数据集均可),介绍贝叶斯线性回归模型的构建和使用流程。

运行结果如下:
训练集预测精度指标如下:
训练集数据的R2为: 1
训练集数据的MAE为: 0.00067884
训练集数据的RMSE为: 0.00088939
测试集预测精度指标如下:
测试集数据的R2为: 0.97755
测试集数据的MAE为: 0.17304
测试集数据的RMSE为: 0.23149
在这里插入图片描述

具体代码如下:

%% I. 清空环境变量
clear all
clc

%% II. 训练集/测试集产生
%%
% 1. 导入数据
load spectra_data.mat
%plot(NIR)表示x轴为0-60,y轴为矩阵内的值;plot(NIR')表示x轴为0-401;y轴为矩阵内的值

%%
% 2. 随机产生训练集和测试集
temp = randperm(size(NIR,1));
% 训练集——50个样本
P_train = NIR(temp(1:50),:)';
T_train = octane(temp(1:50),:)';
N1 = size(P_train,2);
% 测试集——10个样本
P_test = NIR(temp(51:end

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