svr支持向量回归R代码

以下是使用R语言实现SVR（支持向量回归）的代码示例：

# 导入所需的包
library(e1071)

# 创建训练数据集
x <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5), ncol = 1)  # 自变量
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)  # 因变量

# 创建SVR模型
svrModel <- svm(x, y, kernel = "linear", cost = 1, epsilon = 0.1)

# 创建测试数据集
testData <- matrix(c(6, 7, 8), ncol = 1)

# 进行预测
predictedY <- predict(svrModel, testData)

# 输出预测结果
print(predictedY)

在这个示例中，我们首先导入了`e1071`包，该包提供了用于支持向量机的函数。然后，我们创建了一个简单的训练数据集，其中包含一个自变量`x`和一个因变量`y`。接下来，我们使用`svm`函数创建了一个SVR模型，指定了线性核函数、成本参数和容错参数。然后，我们创建了一个测试数据集`testData`，并使用`predict`函数对其进行预测。最后，我们打印出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用SVR时可能需要根据具体情况进行参数调整和模型评估。

相关问题

svr支持向量机回归 c++代码

以下是使用C语言实现的SVR（支持向量机回归）代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <string.h>

#define MAX_LINE_LENGTH 1024
#define MAX_FEATURES 1000
#define MAX_SAMPLES 1000
#define MAX_ITERATIONS 10000
#define TOLERANCE 0.001

typedef struct {
    double alpha;
    double b;
} svm_model;

typedef struct {
    double* x;
    double y;
} sample;

int num_samples, num_features;
sample samples[MAX_SAMPLES];
double kernel[MAX_SAMPLES][MAX_SAMPLES];
double eps = 0.0001;

double kernel_function(double* x1, double* x2) {
    double result = 0.0;
    for (int i = 0; i < num_features; i++) {
        result += (x1[i] - x2[i]) * (x1[i] - x2[i]);
    }
    return exp(-result / (2.0 * eps * eps));
}

void calculate_kernel() {
    for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
        for (int j = 0; j < num_samples; j++) {
            kernel[i][j] = kernel_function(samples[i].x, samples[j].x);
        }
    }
}

double predict(double* x, svm_model* model) {
    double result = 0.0;
    for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
        result += model->alpha * samples[i].y * kernel_function(x, samples[i].x);
    }
    return result - model->b;
}

double calculate_error(int index, svm_model* model) {
    double result = 0.0;
    for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
        result += model->alpha * samples[i].y * kernel[i][index];
    }
    return result - samples[index].y;
}

void train_svr(svm_model* model) {
    double alpha[num_samples];
    memset(alpha, 0, sizeof(alpha));

    double b = 0.0;
    double error[num_samples];
    memset(error, 0, sizeof(error));

    int iterations = 0;
    double alpha_diff = 0.0;
    do {
        alpha_diff = 0.0;
        for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
            error[i] = calculate_error(i, model);
            double old_alpha = alpha[i];
            alpha[i] = fmin(fmax(alpha[i] + (samples[i].y - error[i]) / kernel[i][i], 0.0), 1.0);
            alpha_diff += fabs(alpha[i] - old_alpha);
        }

        iterations++;
        if (iterations >= MAX_ITERATIONS) {
            printf("Maximum iterations reached. Exiting...\n");
            exit(1);
        }
    } while (alpha_diff > TOLERANCE);

    for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
        b += samples[i].y - error[i] - alpha[i] * kernel[i][i];
    }
    b /= num_samples;

    model->b = b;
    for (int i = 0; i < num_samples; i++) {
        model->alpha += alpha[i] * samples[i].y;
    }
}

int main(int argc, char* argv[]) {
    if (argc < 2) {
        printf("Usage: %s <data_file>\n", argv[0]);
        exit(1);
    }

    FILE* fp = fopen(argv[1], "r");
    if (!fp) {
        printf("Failed to open file: %s\n", argv[1]);
        exit(1);
    }

    char line[MAX_LINE_LENGTH];
    int line_num = 0;
    while (fgets(line, MAX_LINE_LENGTH, fp)) {
        char* token = strtok(line, ",");
        int feature_num = 0;
        double* features = (double*) malloc(sizeof(double) * MAX_FEATURES);
        while (token) {
            if (feature_num == num_features) {
                printf("Too many features in line %d. Exiting...\n", line_num);
                exit(1);
            }
            features[feature_num++] = atof(token);
            token = strtok(NULL, ",");
        }

        if (feature_num == 0) {
            printf("Empty line %d. Exiting...\n", line_num);
            exit(1);
        } else if (feature_num == 1) {
            printf("Only one feature in line %d. Exiting...\n", line_num);
            exit(1);
        }

        samples[line_num].x = features;
        samples[line_num].y = features[feature_num - 1];
        num_features = feature_num - 1;
        line_num++;
    }
    num_samples = line_num;

    printf("Number of samples: %d\n", num_samples);
    printf("Number of features: %d\n", num_features);

    calculate_kernel();

    svm_model model = {0.0, 0.0};
    train_svr(&model);

    printf("Trained model: alpha=%f, b=%f\n", model.alpha, model.b);

    double test[MAX_FEATURES] = {0.5, 0.6, 0.7};
    printf("Prediction: %f\n", predict(test, &model));

    return 0;
}

这是一个简单的SVR实现，可以从数据文件中读取样本数据，计算并保存核矩阵，通过训练SVR模型来预测新的样本。代码中使用了高斯核函数，可以根据需要修改。需要注意的是，该实现中使用了简化版的SMO算法进行训练，不保证在所有情况下都能得到最优解。

支持向量回归matlab代码

以下是一个简单的支持向量回归（SVR）的 MATLAB 代码示例：

% 生成一些训练数据
rng(0);
X = sort(5*rand(40,1), 'ascend');
y = sin(X) + 0.5*randn(size(X));

% 训练一个 SVR 模型
epsilon = 0.2;
C = 1;
kernel = 'rbf';
sigma = 0.5;
svr = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', kernel, ...
    'KernelScale', sigma, 'BoxConstraint', C, ...
    'Epsilon', epsilon, 'Standardize', true);

% 预测新的数据点
xtest = linspace(0,5,100)';
ytest = predict(svr, xtest);

% 绘制训练数据和模型预测
figure;
hold on;
scatter(X, y, 'b', 'filled');
plot(xtest, ytest, 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('X');
ylabel('y');
title('SVR Model');
legend('Training Data', 'SVR Prediction');

在这个例子中，我们生成了一些训练数据，然后使用 `fitrsvm` 函数训练了一个 SVR 模型。我们使用了 RBF 核函数，并将参数 C 和 epsilon 设置为 1 和 0.2。我们还将数据标准化，以便不同特征的值具有相同的重要性。最后，我们使用 `predict` 函数预测新的数据点，并将结果绘制在图表中。