回归预测 - matlab实现svr(支持向量机回归)多输入单输出(完整源码和数据)

回归预测是一种利用已有数据来推断未知变量值的方法。在回归问题中，我们使用支持向量机回归（SVR）方法来建立一个线性或非线性的模型，来预测一个或多个输出变量。下面是使用MATLAB实现SVR多输入单输出的完整源码和数据示例：

假设我们有一组数据，包括两个输入变量x1和x2，一个输出变量y。我们的目标是使用SVR预测y的值。

首先，我们需要准备数据。以下是一个示例数据集：

x1 = [0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3];
x2 = [1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4];
y = [2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5];

接下来，我们使用MATLAB中的支持向量机工具箱来实现SVR：

% 引入数据
X = [x1', x2'];
Y = y';
% 设置SVR模型的参数
epsilon = 0.1; % 最大误差容忍度
C = 1; % 正则化参数
% 训练SVR模型
model = fitrsvm(X, Y, 'Epsilon', epsilon, 'BoxConstraint', C);
% 预测新的输入变量值
new_x1 = [1, 2, 3.5];
new_x2 = [2.5, 3.5, 4.5];
new_X = [new_x1', new_x2'];
predictions = predict(model, new_X);

通过以上的代码，我们使用fitrsvm函数来拟合SVR模型。fitrsvm函数使用参数X和Y作为训练数据，epsilon和C为模型参数。然后，我们可以使用predict函数来预测新的输入变量值。

在上述示例中，我们给出了新的输入变量new_x1和new_x2以进行预测，并得到了相应的预测值predictions。

希望以上的代码和数据示例可以帮助您实现SVR多输入单输出回归预测。