在MATLAB中使用回归学习器（Regression Learner）来泛化一组归一化新数据T的`NorPetalWidth`（归一化花瓣宽度）预测值，需要遵循一系列步骤，包括数据预处理、模型训练、预测和结果评估。以下是一个基于给定鸢尾花M程序的实训结论概述： ### 1. 数据预处理 首先，需要确保鸢尾花数据集（通常包含萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度和类别）已经准备好，并且进行了必要的预处理，如归一化。归一化是数据预处理的重要步骤，它有助于模型更好地学习和泛化。对于新数据T，也需要进行相同的归一化处理。 归一化公式通常如下： $$ \text{Normalized Data} = \frac{\text{Data} - \text{Min Value}}{\text{Max Value} - \text{Min Value}} $$ ### 2. 导入数据到MATLAB 使用MATLAB的Regression Learner应用，首先需要从工作区或文件中导入鸢尾花数据集。在Regression Learner界面中，设置响应变量为`NorPetalWidth`（归一化花瓣宽度），其他特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度）作为预测变量。 ### 3. 特征选择与模型训练 在Regression Learner中，可以选择性地调整特征，即选择哪些特征用于模型训练。对于鸢尾花数据集，通常所有特征都会被选中。接下来，选择合适的回归模型进行训练。MATLAB提供了多种回归模型，如线性回归、决策树回归、支持向量机回归等。 在训练过程中，Regression Learner会自动进行交叉验证，以评估模型的泛化能力。用户也可以手动设置交叉验证的折数，以获得更准确的评估结果。 ### 4. 模型评估与选择 训练完成后，Regression Learner会展示模型的性能指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。用户可以根据这些指标评估模型的性能，并选择最优的模型进行后续预测。 ### 5. 预测新数据T的NorPetalWidth 使用训练好的模型，可以对归一化新数据T进行预测，得到其`NorPetalWidth`的预测值。在MATLAB中，这通常通过调用模型的预测函数来实现。 ### 6. 结果评估与结论 最后，将预测结果与实际值进行比较，评估模型的预测精度和泛化能力。如果预测结果与实际值接近，说明模型具有较好的泛化能力；如果差异较大，则可能需要重新调整模型参数或选择其他模型进行训练。 ### 实训结论 通过本次实训，我们成功使用MATLAB的Regression Learner应用对鸢尾花数据集进行了回归分析，并成功泛化了一组归一化新数据T的`NorPetalWidth`预测值。实训结果表明，所选模型在训练数据集上表现良好，并具有一定的泛化能力。然而，为了进一步提高模型的预测精度和泛化能力，可以考虑采用更复杂的模型、增加数据量或进行更细致的特征工程。
