在构建线多元性回归模型中，常会用到MATLAB中的regress(x,y)函数来求得系数估计值、残差、R方等等
因此我有个疑问，在regrss(x,y)函数运行的时候是否有划分训练集和预测集，它的运行逻辑是怎么样的
努力の小熊参考Chatgpt做出的回答：：
MATLAB 中的 regress 函数是用于多元线性回归分析的。该函数并不会自动将数据进行训练集和测试集的划分，需要使用者自行准备好数据并输入到 regress 函数中。
regress 函数的运行逻辑如下：
输入参数：regress 函数接受两个输入参数 x 和 y，其中 x 是一个 $n\times p$ 的矩阵，代表 $n$ 个样本的 $p$ 个特征变量；y 是一个 $n\times 1$ 的向量，代表 $n$ 个样本的响应变量。
模型建立：基于输入的训练数据 x 和 y，使用最小二乘法建立多元线性回归模型，求得系数估计值。
预测：对于给定的测试数据 x_test，根据求得的系数估计值计算相应的预测值 y_pred。
输出结果：regress 函数输出系数估计值、残差、单位误差方差、拟合优度等各项统计量。具体来说，常用的输出参数包括：
需要注意的是，regress 函数的输入数据应该是准备好的完整数据集，而非已经分好训练集和测试集的部分数据。如果需要进行交叉验证等操作，可以将完整数据集按照一定比例划分成训练集和测试集，并多次运行 regress 函数以评估模型性能。
您好，regress函数并不会自动进行训练集与预测集的划分，需要用户自己准备好数据集并进行划分。regress函数通过最小二乘法求解线性多元回归模型的系数估计值，其运行逻辑如下：
下面是一个简单的示例代码：
% 生成样本数据
x = [ones(10,1), rand(10,2)];
y = x*[2;3;4] + randn(10,1);
% 将数据集划分为训练集和测试集
train_idx = randperm(size(x,1),8);
test_idx = setdiff(1:size(x,1), train_idx);
train_x = x(train_idx,:);
train_y = y(train_idx);
test_x = x(test_idx,:);
test_y = y(test_idx);
% 使用regress函数拟合模型
[b,~,~,~,stats] = regress(train_y, train_x);
% 计算模型在测试集上的拟合度
test_e = test_y - test_x*b;
test_r2 = 1 - var(test_e)/var(test_y);
disp(['模型在测试集上的R2值为 ', num2str(test_r2)]);
在这个示例中，我们首先生成了一个包含三个随机自变量(x1,x2,x3)的数据集，然后将其划分为8个样本作为训练集，剩下2个样本作为测试集。接着使用regress函数对训练集拟合出线性多元回归模型，并针对测试集计算出R2值作为拟合度评估指标。