rbf回归预测matlab代码
时间: 2024-01-14 18:00:34 浏览: 44
RBF回归是一种基于径向基函数(Radial Basis Function)的预测方法。在MATLAB中,可以使用以下代码进行RBF回归预测。
首先,我们需要导入数据集,例如:
```
data = load('data.txt');
X = data(:, 1); % 输入特征
y = data(:, 2); % 输出标签
```
接下来,我们需要选择合适的RBF函数和参数。例如,选择高斯函数作为RBF函数,可以使用以下代码:
```
rbf = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', 'gaussian');
```
在上述代码中,使用fitrsvm函数进行RBF回归,通过指定'KernelFunction'参数为'gaussian',选择了高斯函数作为RBF函数。
然后,我们可以使用训练好的模型进行预测。例如,对于一个输入样本x,可以使用以下代码进行预测:
```
x = [1]; % 输入样本
y_pred = predict(rbf, x);
```
在上述代码中,使用predict函数对输入样本x进行预测,返回预测值y_pred。
最后,我们可以评估模型的性能。例如,计算回归模型的均方根误差(RMSE)可以使用以下代码:
```
y_pred = predict(rbf, X);
rmse = sqrt(mean((y_pred - y).^2));
```
在上述代码中,使用predict函数对所有输入样本进行预测,然后计算预测值与真实值的均方根误差(RMSE)。
以上是RBF回归预测的MATLAB代码示例,通过导入数据集、选择RBF函数和参数、预测和评估模型,我们可以进行RBF回归预测。