matlab 用fitcsvm函数编写一段分类和回归预测的代码

好的，以下是一个使用fitcsvm函数进行二元分类和回归预测的示例代码：

% 生成示例数据
X = [randn(50,2)+ones(50,2);randn(50,2)-ones(50,2)];
Y = [ones(50,1);-ones(50,1)];

% 将数据集分为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(cv.training,:);
Ytrain = Y(cv.training,:);
Xtest = X(cv.test,:);
Ytest = Y(cv.test,:);

% 训练 SVM 模型进行分类预测
svmModel = fitcsvm(Xtrain,Ytrain,'KernelFunction','rbf','Standardize',true);
svmPred = predict(svmModel,Xtest);

% 计算分类预测准确率
svmAcc = sum(svmPred == Ytest)/length(Ytest);
disp(['SVM分类预测准确率为：' num2str(svmAcc)]);

% 训练 SVM 模型进行回归预测
svmModel = fitcsvm(Xtrain,Ytrain,'KernelFunction','rbf','Standardize',true,'BoxConstraint',Inf,'Epsilon',0.1);
svmPred = predict(svmModel,Xtest);

% 计算回归预测误差
svmErr = sqrt(mean((svmPred - Ytest).^2));
disp(['SVM回归预测误差为：' num2str(svmErr)]);

这段代码生成了一个随机的二元分类数据集，将数据集分为训练集和测试集，并使用fitcsvm函数训练了两个SVM模型，一个用于分类预测，一个用于回归预测。分类预测使用了RBF核函数，回归预测使用了带有无限制的BoxConstraint和0.1的Epsilon参数的SVM模型。最后，代码计算了分类预测准确率和回归预测误差。