svr matlab代码

以下是一个简单的使用 MATLAB 实现的支持向量回归（SVR）的代码示例：

% 创建示例数据集
X = sort(5 * rand(100, 1));
y = sin(X);

% 创建 SVR 模型并拟合数据
svr_model = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', 'gaussian', 'KernelScale', 'auto');
% 可以根据需要选择不同的核函数和参数进行调整

% 预测新的数据点
new_x = [5.3; 2.2; 1.1];
predicted_y = predict(svr_model, new_x);

% 输出预测结果
disp(predicted_y);

在这个 MATLAB 代码中，首先创建了一个简单的数据集，然后使用 `fitrsvm` 函数创建了一个 SVR 模型，并使用高斯核函数（'gaussian'）进行拟合。可以根据需要选择不同的核函数和调整其他参数。然后使用 `predict` 函数对新的数据点进行预测，最后将预测结果输出。

相关问题

svr matlab详细代码

以下是一个简单的SVR（支持向量回归）的MATLAB代码示例：

% 准备数据
x = linspace(-5, 5, 100)';   % 生成100个在-5到5之间的线性等间隔数据
y = sin(x) + 0.2*randn(size(x));   % 生成y = sin(x)的数据，并添加一些噪声

% 创建SVR模型
model = fitrsvm(x, y, 'KernelFunction', 'gaussian');

% 评估模型
y_pred = predict(model, x);   % 对输入x的进行预测

% 绘制结果
figure;
plot(x, y, 'r.');   % 绘制原始数据
hold on;
plot(x, y_pred, 'b', 'LineWidth', 2);   % 绘制预测结果
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('原始数据', '预测结果');
title('SVR模型');

上述代码中，首先生成了100个在-5到5之间的线性等间隔的数据，并使用sin函数生成了对应的y数据，然后添加了一些噪声。然后调用fitrsvm函数创建了一个SVR模型，使用高斯核函数作为内核函数。最后，使用predict函数对输入数据进行预测，并绘制了原始数据和预测结果的图表。

svr预测matlab代码

以下是使用MATLAB进行SVR预测的基本代码：

1. 数据准备

假设你已经准备好了训练数据和测试数据，分别保存在trainData.mat和testData.mat文件中。可以使用以下代码将数据加载到MATLAB工作区中：

load trainData.mat
load testData.mat

2. 模型训练

使用train函数来训练SVR模型。train函数需要输入训练数据和目标变量，以及一些控制模型训练的选项。例如：

model = fitrsvm(trainData, trainTarget, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 0.1, 'BoxConstraint', 1);

这里使用rbf（径向基函数）作为核函数，KernelScale设置为0.1，BoxConstraint设置为1。训练完成后，将得到一个训练好的SVR模型model。

3. 模型评估

使用test函数来评估模型在测试数据上的表现。test函数需要输入测试数据和目标变量，以及训练好的SVR模型。例如：

yPred = predict(model, testData);
rmse = sqrt(mean((testTarget - yPred).^2));

这里使用predict函数来预测测试数据的目标变量值，然后计算预测值和真实值之间的均方根误差（RMSE）。

4. 预测

使用predict函数来预测新的目标变量值。例如：

newData = [1.2, 3.4, 5.6; 2.3, 4.5, 6.7];
yNew = predict(model, newData);

这里假设你有两个新的数据点，保存在newData矩阵中，每个数据点有三个特征。使用predict函数来预测新的目标变量值yNew。

以上是SVR预测的基本MATLAB代码。需要根据实际数据和问题进行适当调整。