`trainbr` 是 MATLAB 中用于训练基于样本的回归模型的一个函数。该函数使用最小二乘方法，并考虑到样本之间的关系，以适应多个回归模型。该函数的语法如下：
```matlab
model = trainbr(X,Y,alpha,Tree|BARTree|SMO|KernelRidge|Lasso|ElasticNet)
```
其中：
* `X` 是输入数据的矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征。
* `Y` 是目标变量的向量，与 `X` 的行数相同。
* `alpha` 是正则化参数，用于控制模型的复杂度。
* `Tree|BARTree|SMO|KernelRidge|Lasso|ElasticNet` 指定要训练的模型类型。
下面是一个示例：
```matlab
% 生成随机数据
X = rand(100,5);
Y = sum(X,2) + randn(100,1);
% 训练模型
model = trainbr(X,Y,0.1,'Tree');
% 预测新数据
new_X = rand(20,5);
new_Y = predict(model,new_X);
```正则化损伤识别matlab
在这个示例中，我们生成了一个100x5的随机输入矩阵 `X` 和一个100x1的目标变量向量 `Y`。然后，我们使用 `trainbr` 函数训练了一个树模型，并使用生成的数据对新数据进行了预测。

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