线性回归的 MATLAB 代码蛮实用的，尤其适合刚入门或者需要快速搭建回归模型的你。整体结构清晰，数据导入、回归拟合、结果可视化都有，跑一遍代码基本就能掌握核心流程。用起来没啥门槛，改改参数就能直接套在自己的项目上。
线性回归的回归流程，在这份 MATLAB 代码里体现得还挺完整。load数据之后直接用regress函数拟合，回归系数、残差、R²都输出了。可视化也考虑到了，plot部分可以帮你直观感受拟合效果。
嗯，代码还对变量关系做了比较直观的，比如如何判断变量 y 和 xx 之间是否存在线性关系。你可以看看这篇文章：对变量 y 和 xx 进行线性回归，配合起来效果更好。
如果你对多元回归感兴趣，类似的资源还有不少，比如展示 MATLAB 开发中的线性回归和非正则化多变量线性回归，代码写法不完全一样，但都蛮有参考价值。
对了，逐步回归也挺好用，适合特征选择阶段，推荐看看MATLAB 逐步回归：探索最佳预测变量，自动选变量，比手动一个个试省事多了。
建议你跑完这套基础代码后，试着替换下数据源，看看模型鲁棒性；也可以加点正则项或切换到fitlm试试。灵活性还是蛮高的。如果你用惯了 Python，顺便看下Python 线性回归算法代码也不错，迁移思维挺顺的。
，这套 MATLAB 线性回归代码，适合新手上路，也能让熟手快速搭框架。不管你是科研建模还是简单，用起来都比较顺手。