matlab SVM预测

SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在MATLAB中，SVM预测可以使用fitcsvm函数来实现。

首先，需要准备训练数据和测试数据。训练数据应该包含输入特征和对应的标签，测试数据只包含输入特征。

然后，使用fitcsvm函数来训练SVM模型。需要指定训练数据、标签、SVM类型、核函数等参数。例如：

svmModel = fitcsvm(trainData, trainLabels, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', 1);

训练完成后，可以使用predict函数来进行预测。需要输入测试数据，输出预测结果。例如：

predictions = predict(svmModel, testData);

最后，可以评估预测结果的准确性，例如计算分类准确率、混淆矩阵等。