15个回归基础模型全家桶，无需更改代码替换数据集即可运行 其中再次添加ANN,RNN...)
(更新)15个回归基础模型全家桶，无需更改代码替换数据集即可运行 其中再次添加ANN,RNN,LSSVM,BiLSTM,GRU,PLS模型回归 运行main.m文件一键出图超级简单 实现平台：Matlab，中文注释非常清晰，非常适合新手小白上手 程序均以调试好，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel 图一：回归的具体模型种类 图二：代码编写格式 图二：回归模型预测图像和评价指标
最近在GitHub发现个超实用的Matlab回归全家桶工具包，15个基础模型全打包好了，连LSSVM、BiLSTM这种进阶模型都有。最爽的是不用改代码就能替换自己的数据集，对刚入门的小白简直友好到哭！
先看全家福（图1）：从最基础的线性回归到深度学习的GRU全齐活，传统派的PLS、决策树和随机森林也在列。这次更新还加入了ANN和BiLSTM这种神经网络模型，搞时间序列预测的同学直接狂喜！
代码结构（图2）比想象中还简单，main.m文件就四步走：
%% 加载数据 data = readtable('数据集.xlsx'); % 替换你的Excel文件名 input = data(:,1:7); % 前7列是特征 output = data(:,8); % 第8列是目标值 %% 划分训练测试集 test_ratio = 0.3; % 调这个比例控制测试集大小 %% 调用模型 model = model_BiLSTM(input, output, test_ratio); % 换个函数名就能切模型 %% 出图看效果 plotResults(model);重点看模型调用这行——把"modelBiLSTM"改成"modelGRU"就能瞬间切换算法，比换手机壳还方便。每个模型函数都内置了默认参数，小白不用纠结超参数设置。
运行完直接蹦出三件套（图3）：预测值vs真实值的走势对比图、误差分布直方图、还有R²和RMSE等六个指标。特别要夸误差图的设计，那些偏离大的异常点一眼就能锁定，调特征工程时贼有用。
想用自己的数据？记住三点：
- Excel里特征放前N列，最后一列是目标值
- 保持表头命名规范（比如'Feat1','Feat2'）
- 测试集比例别设太极端（建议20%-30%）
实测某电力负荷数据集，BiLSTM和GRU的R²能冲到0.92以上，而传统SVM只有0.87。不过LSSVM跑得是真快，十万级数据三秒出结果，果然天下武功唯快不破。
新手常见坑点预警：
- Excel别留空单元格！用0填充比删除整行安全
- 特征列别带中文，建议先用LabelEncoder处理
- 时序数据记得在Excel里按时间顺序排好
这个工具包最牛的是自带模型对比功能，在main.m里循环调用不同算法，半小时就能出横向测评报告。刚用它肝完毕业论文的师弟表示：这简直是拖延症患者的急救包！
