LSSVM回归预测原理图

LSSVM（Least Squares Support Vector Machine）回归是一种基于支持向量机的线性回归模型，它的核心思想是将传统的最小二乘法优化问题转换到凸优化框架内，以处理非线性数据并找到最优解。以下是LSSVM回归的基本原理图概述：

1. **输入数据**：给定一组输入特征x_i 和对应的响应变量y_i，用于训练模型。

2. **核函数应用**：如果数据是非线性的，LSSVM会通过核函数（如线性、多项式或径向基函数RBF）将低维空间的数据映射到高维特征空间，使得数据变得线性可分。

3. **构建目标函数**：LSSVM的目标不再是最大化间隔（Margin），而是最小化误差平方和，即寻找这样一个超平面w * x + b = y，使得所有样本点都尽可能地接近这个超平面，同时误差尽量小。

4. **求解优化问题**：通过对权重w和偏置b的拉格朗日乘数法，转化为一个二次规划问题，可以得到一个全局最小解。

5. **预测过程**：对于新的输入x，首先应用相同的核函数将其转换到高维空间，然后利用学到的超平面（w和b）进行预测，得到对应的目标值。