使用matlab进行svm回归训练数据，怎么以数学形式输出模型

SVM（支持向量机）回归是一种非线性回归分析方法，可以建立一个非线性回归模型，用于预测数值型因变量。在MATLAB中，构建SVM回归模型可以通过以下代码实现：

% Load data
load('data.mat');

% Set parameters for SVM regression
boxconstraint = 1;
kernel = 'rbf';
rbf_sigma = 1;

% Train SVM regression model
svm_model = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', kernel, 'KernelScale', rbf_sigma, 'BoxConstraint', boxconstraint);

% Evaluate the model
y_pred = predict(svm_model, X);
mse = mean((y - y_pred).^2);

% Display the model
disp('SVM regression model:');
disp(['f(x) = ' num2str(svm_model.Bias) ' + ']);
for i = 1:length(svm_model.SupportVectors)
    disp(['         ' num2str(svm_model.Alpha(i)*svm_model.SupportVectorLabels(i)) ' * K(' num2str(svm_model.SupportVectors(i,:)) ', x)']);
end
disp(['K(x, x'') = exp(-||x - x''||^2 / (2 * ' num2str(rbf_sigma) '^2))']);
disp(['MSE = ' num2str(mse)]);

这里，`X`表示自变量数据，`y`表示因变量数据，`boxconstraint`表示SVM模型中的惩罚系数，`kernel`表示SVM中使用的核函数，`rbf_sigma`表示径向基函数中的$\sigma$参数。`fitrsvm`函数用于训练SVM回归模型，`predict`函数用于对数据进行预测，`mean`函数和`^2`运算符用于计算均方误差（MSE）。最后，在命令窗口输出SVM回归模型的数学形式及MSE。

数学形式如下：

$f(x) = b + \sum_{i=1}^n \alpha_i y_i K(x, x_i)$

其中，$b$是截距，$\alpha_i$是对应于支持向量的系数，$y_i$是支持向量的类别，$K(x, x_i)$是核函数，$n$是支持向量的个数，$x_i$是支持向量。在这里，采用的是径向基函数，即$K(x, x_i) = \exp(-||x - x_i||^2/(2\sigma^2))$。

参考文献：

[1] MATLAB, fitrsvm, 2021. [Online]. Available: https://www.mathworks.com/help/stats/fitrsvm.html. [Accessed: 10-July-2021].