MATLAB
实现基于
MLR多元线性回归进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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多元线性回归（
Multiple Linear Regression, MLR
）作为统计学和机器学习领域中经典且基础的回归分析方法，广泛应用于多输入变量对单一输出变量的关系建模。随着数据科学的发展，实际问题中经常涉及多个因素同时影响某一结果的情况，如经济预测中的多项指标、环境监测中的多种污染物对空气质量的影响等。通过
MLR模型，可以量化多个输入变量对目标输出的贡献度，进而进行准确预测和决策支持。利用
MATLAB
这一功能强大的数值计算平台，结合其丰富的统计与机器学习工具箱，能够高效实现多元线性回归的建模、训练、预测及验证，极大提升数据处理的自动化和精度。
本项目聚焦于多输入单输出回归预测，涵盖从数据预处理、模型构建、参数优化到预测效果评价的全流程，实现对多元线性关系的精准拟合。项目选用真实数据集，注重模型的稳健性和泛化能力，通过系统化的步骤确保模型参数最优，预测效果显著优于简单线性模型 ...