要在MATLAB中使用Regression Learner来预测鸢尾花数据集中新的归一化数据的`NorPetalWidth`（假设这是归一化后的花瓣宽度），你需要首先加载或准备好你的数据集，然后通过Regression Learner界面来训练和测试模型。这里，我会简要指导你如何完成这个过程。 ### 步骤 1: 准备数据集 假设你已经有了归一化的鸢尾花数据集（例如，使用`zscore`或`mapminmax`等方法进行了归一化），并且这个数据集包含了归一化的`SepalLength`、`SepalWidth`、`PetalLength`、`PetalWidth`（归一化为`NorPetalWidth`）等特征，以及可能的分类标签（虽然对于回归问题来说不需要分类标签，但这里我提到以便了解数据的一般结构）。 首先，确保你的数据以适当的方式存储，比如在一个MATLAB表格（`table`）中，其中一行代表一个样本，一列代表一个特征。 ### 步骤 2: 加载和分割数据 如果你还没有分割数据为训练集和测试集，你可以使用MATLAB的`cvpartition`函数来随机分割你的数据。 ```matlab % 假设数据存储在名为data的表格中，并且NorPetalWidth是你要预测的目标 data = your_normalized_iris_data; % 替换为你的数据 % 分割数据为训练集和测试集 c = cvpartition(height(data), 'HoldOut', 0.2); % 80% 训练集，20% 测试集 idxTrain = c.training; idxTest = c.test; XTrain = data(idxTrain, 1:end-1); % 特征 YTrain = data(idxTrain, end); % 目标变量（NorPetalWidth） XTest = data(idxTest, 1:end-1); % 测试集特征 YTest = data(idxTest, end); % 测试集目标变量 ``` ### 步骤 3: 使用Regression Learner 1. 打开Regression Learner：在MATLAB命令窗口输入`fitrlm`或在App菜单中找到Regression Learner。 2. 加载训练数据：在Regression Learner的界面中，选择`Load Data`并导入`XTrain`和`YTrain`。 3. 配置学习器：选择适合你数据的回归模型类型（如线性回归、决策树回归等）。你可以通过`Start Session`然后逐步调整不同的模型选项来找到最佳配置。 4. 训练模型：一旦你选择了模型并配置了所有选项，点击`Train`来训练模型。 5. 查看结果：训练完成后，你可以查看模型的性能指标（如R平方值、均方误差等）。 ### 步骤 4: 使用模型进行预测 一旦你有了满意的模型，可以使用该模型来预测新的数据`T`的`NorPetalWidth`值。 ```matlab % 假设T是你的新数据，结构类似于XTest但包含你想要预测的数据点 % 首先，确保T具有与XTrain相同的列（即相同的特征） T_normalized = your_new_normalized_data; % 替换为你的新归一化数据 % 使用训练好的模型进行预测 predictedValues = predict(trainedModel, T_normalized); ``` 在这里，`trainedModel`是你通过Regression Learner训练并保存的模型对象。注意，预测函数`predict`的具体用法可能会根据你选择的模型类型有所不同。 ### 注意 - 确保你的新数据`T`已经按照相同的归一化方式进行了处理，以匹配你训练模型时使用的数据。 - Regression Learner的图形界面提供了一个非常直观的方式来探索不同的模型类型、特征选择和模型参数，对于初学者来说非常友好。
