使用matlab进行svr训练
时间: 2023-11-02 09:25:41 浏览: 50
SVR(支持向量回归)是一种机器学习算法,可以用于预测连续性变量。在MATLAB中,您可以使用“fitrsvm”函数来训练SVR模型。
以下是使用MATLAB进行SVR训练的示例代码:
% 导入训练数据
load('data.mat');
X = data(:,1:2); % 自变量
Y = data(:,3); % 因变量
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.2);
idxTrain = training(cv);
idxTest = test(cv);
Xtrain = X(idxTrain,:);
Ytrain = Y(idxTrain,:);
Xtest = X(idxTest,:);
Ytest = Y(idxTest,:);
% 训练SVR模型
model = fitrsvm(Xtrain,Ytrain,'KernelFunction','rbf','KernelScale','auto');
% 预测测试集
Ypred = predict(model,Xtest);
% 计算MSE
mse = mean((Ytest-Ypred).^2);
% 绘制真实值和预测值的散点图
figure;
scatter(Ytest,Ypred);
xlabel('True Values');
ylabel('Predictions');
在上面的代码中,我们首先导入训练数据,并将其分为训练集和测试集。然后,我们使用“fitrsvm”函数来训练SVR模型,并使用“predict”函数在测试集上进行预测。最后,我们计算均方误差(MSE)并绘制真实值和预测值的散点图。