matlab支持向量机建立预测模型

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类、回归等任务中。在matlab中，通过SVM工具箱可以方便地建立和训练支持向量机模型。

首先，我们需要准备好训练数据和测试数据集。训练数据通常是已知类别的样本数据，测试数据是用于验证模型预测准确性的未知类别数据。在matlab中，可以使用读取外部数据的函数，例如csvread()、xlsread()等，将数据导入到matlab中进行处理。

然后，在matlab中使用svmtrain()函数选定训练数据，设置参数进行模型训练。常用的参数包括核函数类型、惩罚参数、容错参数等。模型训练完成后，可以使用svmclassify()函数对测试数据进行分类预测。

最后，我们可以通过比较预测结果和真实结果的差异，计算出模型的准确率和错误率。如果模型预测准确率较为满意，可以将训练好的模型保存到matlab工作空间或者导出为单独的文件，用于后续的应用和研究。

总之，matlab支持向量机工具箱提供了简单、灵活、高效的建立预测模型的方法，可以广泛应用于各种领域的数据分析和预测任务。