MATLAB
实现基于线性回归（
LR）进行多特征分类预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
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线性回归作为统计学与机器学习领域中的经典方法，凭借其数学基础扎实、实现简单且解释性强，在实际应用中始终占据着重要地位。多特征分类预测问题，属于多变量统计分析范畴，广泛应用于医学诊断、金融风险评估、客户信用分析、工业质量预测等诸多领域。随着大数据技术的兴起和人工智能的快速发展，数据集的维度与复杂度不断提升，如何充分挖掘数据中隐藏的规律与价值，成为科学研究与产业界共同关注的热点。利用线性回归模型解决多特征分类预测问题，不仅能够实现对样本类别的有效判别，还能为特征选择、数据降维和模型解释等环节提供有力支撑。尤其在医疗健康领域，通过分析患者的多项生理指标，判别疾病类型，为临床决策提供参考；在信贷领域，通过分析客户的多项财务特征，预
测违约风险，实现信贷流程智能化。在线性回归建模过程中，通过分析 ...