fitrsvm函数参数
时间: 2024-06-16 18:06:59 浏览: 152
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:
```matlab
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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