102-MIC最大信息系数回归预测模型（MATLAB实现）｜特征筛选算法｜含完整可运行代码

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什么是MIC最大信息系数
MIC（Maximal Information Coefficient）是一种用于量化变量间线性或非线性关联强度的统计指标，基于互信息理论设计，广泛应用于机器学习前的特征重要性评估与筛选环节。


MIC在回归预测中的核心价值
本方案构建多输入单输出（MISO）回归预测模型，通过MIC计算各输入特征与目标变量间的关联得分，自动排序并优选强相关、低冗余特征子集，显著减少模型维度与计算开销，提升泛化能力与训练效率。


配套MATLAB代码特点
提供完整、模块化、高可读性的MATLAB源码：所有关键步骤均含中文注释，函数封装清晰，支持一键运行；无需修改底层逻辑，仅需替换输入数据即可快速复现结果。


附赠实战数据包
即送标准化Excel案例文件（含多组真实场景模拟数据），结构规范、字段明确，用户可直接导入MATLAB并替换为自有数据，省去格式适配与预处理时间。



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