SVRmatlab程序

SVR（Support Vector Regression）是一种机器学习算法，用于回归问题。它基于支持向量机（SVM）算法，通过寻找一个最优的超平面来拟合数据，从而进行预测。

在Matlab中，可以使用libsvm库来实现SVR算法。libsvm是一个开源的机器学习库，提供了一系列用于支持向量机函数和工具。

下面是一个简单的SVR Matlab程序示例：

% 导入libsvm库
addpath('libsvm');

% 加载训练数据
load('train_data.mat');
X_train = train_data(:, 1:end-1);
y_train = train_data(:, end);

% 加载测试数据
load('test_data.mat');
X_test = test_data(:, 1:end-1);
y_test = test_data(:, end);

% 训练SVR模型
model = svmtrain(y_train, X_train, '-s 3 -t 2');

% 预测
[y_pred, ~, ~] = svmpredict(y_test, X_test, model);

% 计算均方误差（MSE）
mse = mean((y_pred - y_test).^2);

% 显示结果
disp(['均方误差：', num2str(mse)]);

% 清除libsvm库路径
rmpath('libsvm');

在上面的示例中，首先需要导入libsvm库，并加载训练数据和测试数据。然后使用`svmtrain`函数训练SVR模型，其中`'-s 3 -t 2'`是训练参数，表示使用epsilon-SVR模型和RBF核函数。接下来使用`svmpredict`函数进行预测，并计算均方误差（MSE）。最后显示结果并清除libsvm库路径。

希望以上示例对你有所帮助！