用于处理近红外光谱的多输出回归的matlab代码

以下是一个使用支持向量回归（SVR）进行多输出回归的 MATLAB 代码示例：

% 加载数据
load('data.mat'); % data.mat 包含了近红外光谱的输入数据和多个输出变量

% 划分数据集
cv = cvpartition(size(Y,1),'KFold',10); % 将数据集划分为10份，用于交叉验证
mse = zeros(cv.NumTestSets,size(Y,2)); % 用于存储每个输出变量的均方误差

for i = 1:cv.NumTestSets
    % 划分训练集和测试集
    trIdx = cv.training(i);
    teIdx = cv.test(i);
    Xtrain = X(trIdx,:);
    Ytrain = Y(trIdx,:);
    Xtest = X(teIdx,:);
    Ytest = Y(teIdx,:);

    % SVR 参数设置
    Mdl = fitrsvm(Xtrain,Ytrain,'KernelFunction','rbf','Standardize',true);

    % 预测测试集结果
    Ypred = predict(Mdl,Xtest);

    % 计算均方误差
    mse(i,:) = mean((Ypred - Ytest).^2);
end

% 计算所有输出变量的平均均方误差
avg_mse = mean(mse);

在这个示例中，我们使用了支持向量回归（SVR）来进行多输出回归。数据集被划分为10份，用于交叉验证。对于每一次交叉验证，我们训练一个SVR模型，并使用测试集来预测输出变量的值。然后，我们计算每个输出变量的均方误差，并计算所有输出变量的平均均方误差。