SVM 预测时序 matlab代码
时间: 2023-09-21 15:11:04 浏览: 30
以下是使用支持向量机(SVM)预测时序的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 加载数据
data = load('time_series_data.mat');
X = data.X;
y = data.y;
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = floor(train_ratio * size(X, 1));
X_train = X(1:train_size, :);
y_train = y(1:train_size);
X_test = X(train_size+1:end, :);
y_test = y(train_size+1:end);
% 训练 SVM 模型
svm_model = fitcsvm(X_train, y_train);
% 预测测试集
y_pred = predict(svm_model, X_test);
% 评估模型
accuracy = sum(y_pred == y_test) / length(y_test);
disp(['SVM 模型的准确率为:' num2str(accuracy)]);
```
其中,`time_series_data.mat` 是一个 Matlab 格式的数据文件,包含训练集和测试集的数据和标签。`X` 是大小为 $N\times M$ 的特征矩阵,其中 $N$ 是样本数量,$M$ 是特征数量。`y` 是长度为 $N$ 的标签向量,表示每个样本的类别。`fitcsvm` 函数用于训练 SVM 模型,`predict` 函数用于预测测试集,`sum` 和 `length` 函数用于计算模型的准确率。