MATLAB是一款常用于数据分析和科学计算的软件，其中的regress函数可以用于构建线性多元回归模型，并通过最小二乘法求解模型参数。除了regress函数外，MATLAB还提供了多种用于线性回归分析的函数，如fitlm、stepwiselm、polyfit等等。在进行线性回归分析时，需要对数据进行划分，选择合适的模型和评估指标，如残差图、方差分析表、R方值和均方误差等。

MATLAB中的regress函数不会自动地将数据划分为训练集和测试集。它是一个用于多元线性回归的函数，用于拟合输入数据x和输出数据y之间的线性关系，从而估计出模型的系数。

在使用regress函数时，您需要自己手动将数据分成训练集和测试集，并将其传递给该函数。一般来说，您可以使用交叉验证等技术来选择最优的模型，并评估模型的性能。

regress函数的基本运行逻辑是，给定输入数据x和输出数据y，它使用最小二乘法拟合一个线性回归模型，其中系数估计值、残差和R方等模型参数会被返回。具体来说，regress函数会求解下面的线性回归模型：

y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bk*xk + e

b0、b1、b2、...、bk是模型的系数，e是误差项。

如果您需要对多元线性回归模型进行更高级别的分析，您可能需要使用更为复杂的工具包，例如MATLAB中的fitlm或者stepwiselm函数。

fitlm函数和stepwiselm函数可以让您更加全面地对多元线性回归模型进行分析。

fitlm函数可以拟合线性回归模型，并返回模型对象，其中包含模型参数、模型拟合程度和其他统计信息。通过该模型对象，您可以进行各种模型检验和分析，例如预测、残差分析、方差分析、置信区间估计和假设检验等。

stepwiselm函数可以自动地执行逐步回归分析，从而选择最佳的预测变量组合。它可以通过指定输入变量和响应变量，自动选择预测变量，并返回包含最佳模型的模型对象。此外，stepwiselm函数还可以使用不同的方法来选择预测变量，例如前向逐步回归、后向逐步回归和逐步回归等。

MATLAB提供了多种工具和函数，可以帮助您拟合、分析和优化多元线性回归模型，从而使您能够更好地理解和预测数据。

除了fitlm和stepwiselm函数外，MATLAB还提供了其他一些用于线性回归分析的函数。以下是其中一些常用的函数：

polyfit: 用于多项式拟合，即拟合非线性模型。

regstats: 提供了一些有用的统计信息，例如模型的拟合优度、系数和标准误差等。

robustfit: 用于拟合鲁棒性线性回归模型，即具有对异常值不敏感的模型。

lasso: 实现了基于L1正则化的线性回归模型，即LASSO回归。

这些函数都有其各自的优点和限制，因此在选择函数时需要根据具体情况进行考虑。

在使用这些函数进行线性回归分析时，除了数据的划分和模型参数的求解之外，还需要进行模型的选择和评估。这通常涉及到使用一些统计指标和图表来评估模型的拟合程度、预测能力和稳健性等。一些常用的指标和图表包括残差图、方差分析表、R方值和均方误差等。

MATLAB提供了丰富的线性回归分析工具和函数，可以帮助您进行各种回归分析任务，从简单的模型拟合到复杂的模型选择和评估。