matlab的svr回归 代码
时间: 2023-11-16 15:02:46 浏览: 127
matlabsvr代码-midknn:训练数据集(midknn)的k最近邻数据点之间的中点作为回归中的验证数据集
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:
```matlab
% 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。
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