MATLAB SVR实现

支持向量回归（SVR）是一种机器学习算法，用于预测连续变量。MATLAB提供了许多内置函数和工具箱来实现SVR。

下面是实现SVR的一般步骤：

1. 准备数据集：准备适当的训练数据集和测试数据集，以便训练和评估SVR模型。

2. 数据预处理：对数据进行必要的数据预处理，例如特征选取、缩放、标准化等。

3. 训练SVR模型：使用训练数据集训练SVR模型。MATLAB提供了fitrsvm函数来训练SVR模型。

4. 预测：使用训练好的模型对测试数据集进行预测。

5. 评估：使用评估指标（例如RMSE、MAE、R2等）来评估模型的性能。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，演示如何使用SVR来预测房价：

% 加载数据集
load housing;

% 特征选取和缩放
X = zscore(housing.data(:,1:12));
y = housing.target;

% 划分训练和测试数据集
cv = cvpartition(length(y),'HoldOut',0.2);
X_train = X(cv.training,:);
y_train = y(cv.training,:);
X_test = X(cv.test,:);
y_test = y(cv.test,:);

% 训练SVR模型
model = fitrsvm(X_train,y_train,'KernelFunction','rbf','KernelScale','auto');

% 预测
y_pred = predict(model,X_test);

% 评估模型性能
rmse = sqrt(mean((y_test-y_pred).^2));
mae = mean(abs(y_test-y_pred));
r2 = corr(y_test,y_pred)^2;

disp(['RMSE: ',num2str(rmse)]);
disp(['MAE: ',num2str(mae)]);
disp(['R2: ',num2str(r2)]);

这段代码的作用是使用SVR模型预测波士顿房价数据集中的房价。它首先加载数据集，然后对特征进行标准化和缩放，然后将数据集划分为训练和测试数据集。接下来，它使用fitrsvm函数训练SVR模型，并使用predict函数对测试数据集进行预测。最后，它使用RMSE、MAE和R2等评估指标来评估模型的性能。

需要注意的是，SVR模型的性能很大程度上取决于所选的核函数和超参数。在实际应用中，需要使用交叉验证等技术来选择最佳的模型参数。MATLAB提供了许多工具箱和函数来辅助模型选择和调整。