matlab SVR
时间: 2023-10-20 19:34:34 浏览: 103
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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