matlab svr回归

支持向量机回归（SVR）是一种基于支持向量机的回归方法，它是一种非线性回归方法，可以处理非线性的关系。MATLAB提供了一个svrtrain函数来训练SVR模型。下面是一个简单的示例：

% 生成一些数据
x = linspace(0,10,100)';
y = sin(x) + randn(size(x))*0.1;

% 训练 SVR 模型
epsilon = 0.2;
C = 1;
kernel_function = 'rbf';
sigma = 1;
svr_model = fitrsvm(x,y,'KernelFunction',kernel_function,'KernelScale',sigma,'BoxConstraint',C,'Epsilon',epsilon);

% 绘制结果
plot(x,y,'o');
hold on;
x_test = linspace(0,10,1000)';
y_test = predict(svr_model,x_test);
plot(x_test,y_test);

在上面的代码中，我们首先生成了一些带噪声的正弦数据。然后，我们使用fitrsvm函数来训练SVR模型。我们指定了核函数（rbf）和参数（sigma），惩罚系数（C）和损失函数的参数（epsilon）。最后，我们使用predict函数来预测测试数据的输出，并将结果绘制在图中。

相关问题

matlab的svr回归 代码

SVR（支持向量回归）是一种基于支持向量机（SVM）的回归方法，它可以用于拟合数据并进行预测。在Matlab中，可以使用以下代码来实现SVR回归：

% 生成样本数据
X = linspace(0, 10, 100)';
y = sin(X) + 0.5*randn(100,1);

% 建立SVR模型
epsilon = 0.2; % 设定容忍度
C = 1.0; % 惩罚参数
svmModel = fitrsvm(X, y, 'Standardize', true, 'KernelFunction', 'linear', 'Epsilon', epsilon, 'BoxConstraint', C);

% 对新数据进行预测
X_test = linspace(0, 10, 50)';
y_pred = predict(svmModel, X_test);

% 可视化结果
figure;
plot(X, y, 'o');
hold on;
plot(X_test, y_pred, '-');
xlabel('X');
ylabel('y');
legend('真实值', '预测值');

以上代码首先生成了一些样本数据，然后使用`fitrsvm`函数建立了SVR模型，其中指定了使用线性核函数、容忍度和惩罚参数等参数。接着使用`predict`函数对新数据进行预测，并使用`plot`函数将原始数据和预测结果进行可视化展示。

通过这段代码，我们可以很方便地利用Matlab实现SVR回归，对数据进行拟合和预测，并且通过可视化直观地观察模型的效果。SVR回归在处理非线性、高维度的数据时具有较好的拟合性能，可以广泛应用于机器学习和数据分析领域。

matlab SVR

在MATLAB中，实现SVR（支持向量机回归）可以通过调用MATLAB自带的SVR工具箱来实现。为了快速上手实现SVR回归预测，在使用SVR工具箱之前，我们需要了解工具箱中相关的参数设置。

SVR的基本参数包括惩罚系数c和核函数宽度g。除此之外，还有其他一些基本参数需要设置，比如svm类型、核函数类型、核函数中的degree、核函数中的coef0、损失函数参数等。

在调用SVR工具箱时，可以通过设置选项（options）来指定这些参数的值。其中，选项-s用于设置SVM类型，选项-t用于设置核函数类型，选项-d用于设置核函数中的degree，选项-g用于设置核函数中的gamma值，选项-c用于设置惩罚系数，选项-e用于设置终止判据，选项-h用于设置是否使用启发式等。

以及相关具体设置的详细说明在引用中可以找到，你可以根据具体的需求来设置适合的参数值。

总的来说，通过调用MATLAB自带的SVR工具箱，并根据需要设置相关参数，就可以实现SVR回归预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [支持向量机回归预测SVR——MATLAB超详细代码实现过程](https://blog.csdn.net/rouse_xing/article/details/129333869)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)多输入多输出](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119610707)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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