回归预测模型：MATLAB多项式回归

1. 多项式回归模型的基本原理

  多项式回归是线性回归的一种扩展，用于分析自变量$X$与因变量$Y$之间的非线性关系。与简单的线性回归模型不同，多项式回归模型通过引入自变量的高次项来增加模型的复杂度，从而能够拟合数据中的非线性模式。多项式回归模型可以表示为：

$$Y={\beta }_0+{\beta }_{1}X+{\beta }_2{X}^2+...+{\beta }_n{X}^n+ϵ$$

其中，$Y$是因变量，$X$是自变量，${\beta }_0,{\beta }_1,...,{\beta }_n$是回归系数，$n$是多项式的最高次数，$ϵ$是误差项。

2. MATLAB中多项式回归的实现

  在MATLAB中，可以使用polyfit函数来拟合多项式回归模型。polyfit函数可以找到一个多项式的系数，使得该多项式最好地拟合一组数据。使用polyval函数，可以使用这些系数来计算或预测因变量的值。

3. 实例分析

  假设我们有一组数据，表示某一产品销量（$Y$）与其价格（$X$）之间的关系。我们想要建立一个多项式回归模型，来预测不同价格下的销量。

数据示例：

使用MATLAB进行多项式回归分析：

clc,clear
% 加载数据
X = [10, 15, 20, 25, 30, 35]; % 价格
Y = [200, 150, 120, 90, 60, 40]; % 销量

% 进行多项式回归，选择二次多项式
p = polyfit(X, Y, 2);

% 使用拟合的多项式模型计算销量预测值
X_fit = linspace(min(X), max(X), 100); % 生成更密集的价格数据用于绘图
Y_fit = polyval(p, X_fit);

% 使用拟合的多项式模型计算销量预测值
Y_pred = polyval(p, X); % 使用原始X值计算预测值，用于误差分析

% 计算MAE
MAE = mean(abs(Y - Y_pred));

% 计算RMSE
RMSE = sqrt(mean((Y - Y_pred).^2));

% 计算R^2
SS_res = sum((Y - Y_pred).^2);
SS_tot = sum((Y - mean(Y)).^2);
R2 = 1 - (SS_res / SS_tot);

% 展示拟合参数和误差指标
disp('拟合参数（多项式系数）:');
disp(p);
fprintf('MAE: %f\n', MAE);
fprintf('RMSE: %f\n', RMSE);
fprintf('R^2: %f\n', R2);

% 绘制原始数据和拟合曲线
figure;
plot(X, Y, 'o', X_fit, Y_fit, '-');
title('价格与销量的多项式回归分析');
xlabel('价格');
ylabel('销量');
legend('原始数据', '拟合曲线', 'Location', 'NorthEast');

上述代码首先使用polyfit函数基于原始数据拟合了一个二次多项式模型，然后利用polyval函数计算了一系列预测值，以此来绘制回归曲线。这样可以直观地展示价格与销量之间的非线性关系及其趋势。

4. 求解结果

拟合多项式系数以及评价指标结果如下：

拟合结果图如下：