fitrsvm函数参数

fitrsvm函数是MATLAB中用于训练支持向量机（SVM）回归模型的函数。它的参数包括：

1. X：输入特征矩阵，大小为m-by-n，其中m是样本数，n是特征数。
2. Y：输出响应向量，大小为m-by-1，包含每个样本的目标值。
3. 'KernelFunction'：核函数的类型，可选值有'linear'（线性核函数，默认值），'gaussian'（高斯核函数）和'polynomial'（多项式核函数）等。
4. 'KernelScale'：核函数的缩放因子，用于调整不同特征之间的距离。对于高斯核函数和多项式核函数，通常需要设置合适的值。
5. 'BoxConstraint'：正则化参数，用于控制模型的复杂度和容错能力。它表示支持向量机决策边界的松弛程度。
6. 'Epsilon'：在回归任务中，表示允许的预测误差范围。当预测误差小于该值时，样本被认为是支持向量。
7. 'Standardize'：是否对输入数据进行标准化处理，默认值为true。如果设置为true，则对输入特征进行z-score标准化。
8. 'Solver'：优化求解器的类型，可选值有'SMO'（序列最小优化算法，默认值）和'ISDA'（增量二次规划算法）。

示例代码：

SVMModel = fitrsvm(X, Y, 'KernelFunction', 'gaussian', 'KernelScale', 2, 'BoxConstraint', 1, 'Epsilon', 0.1);

相关问题

fitrsvm函数的用法

`fitrsvm` 是 MATLAB 中用于训练支持向量机回归模型的函数。它的语法如下：

Mdl = fitrsvm(X,Y)
Mdl = fitrsvm(X,Y,Name,Value)

其中，`X` 是训练数据的特征矩阵，`Y` 是相应的响应变量向量。`Name-Value` 对是可选输入参数，用于指定模型的各种选项和超参数。

下面是一些常用的参数及其含义：

- `'KernelFunction'`：核函数类型，可以是 `'linear'`（线性核）、`'polynomial'`（多项式核）或者`'rbf'`（高斯核）等。默认值为 `'gaussian'`。
- `'BoxConstraint'`：惩罚参数，控制模型的稳定性和复杂度。越大的值表示越严格的惩罚，模型越稳定但复杂度较高。默认值为 1。
- `'Epsilon'`：容忍度，控制支持向量与最大间隔之间的距离。默认值为 0.1。

`fitrsvm` 函数返回一个支持向量机回归模型对象 `Mdl`，可以用于预测新的响应变量。例如：

Y_hat = predict(Mdl,X_new)

其中，`X_new` 是新的特征矩阵，`Y_hat` 是相应的预测响应变量向量。

matlab中的fitrsvm函数

在Matlab中，没有fitrsvm函数。fitrsvm是fitcsvm函数的回归版本。fitcsvm函数用于支持向量机分类，而fitrsvm函数用于支持向量机回归。所以，如果你想进行支持向量机回归，你应该使用fitrsvm函数。根据你提供的代码，你正在使用fitcsvm函数进行分类，而不是回归。如果你想使用fitrsvm函数进行回归，你需要将代码中的fitcsvm函数替换为fitrsvm函数，并相应地调整参数和输入数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab解决svmtrain转化为fitcsvm函数的过程](https://blog.csdn.net/qq_37716917/article/details/119139384)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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