支持向量机svr预测matlab

SVR（Support Vector Regression，支持向量回归）是一种非常流行的回归算法，用于预测连续变量。在MATLAB中，可以使用“fitrsvm”函数来训练和预测SVR模型。下面是一个简单的SVR预测示例：

假设你有以下数据集：

X = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0]';
y = [0.01 0.04 0.09 0.16 0.25 0.36 0.49 0.64 0.81 1.0]';

其中X是输入变量，y是对应的输出变量。我们将使用SVR模型来预测给定输入值的输出值。

首先，需要将数据拆分为训练集和测试集。可以使用MATLAB中的“cvpartition”函数来进行随机拆分。以下代码将数据集拆分为70%的训练集和30%的测试集：

cv = cvpartition(length(y),'Holdout',0.3);
X_train = X(training(cv),:);
y_train = y(training(cv),:);
X_test = X(test(cv),:);
y_test = y(test(cv),:);

接下来，可以使用“fitrsvm”函数来训练SVR模型。以下代码使用默认的径向基函数（RBF）内核，创建一个SVR模型：

svr = fitrsvm(X_train,y_train);

现在，可以使用训练好的模型来预测测试集中的输出值。以下代码将输出SVR模型对测试集的预测结果：

y_pred = predict(svr,X_test);

最后，可以计算预测结果与真实结果之间的误差。以下代码将输出均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）：

mse = mean((y_test - y_pred).^2);
rmse = sqrt(mse);
disp(['MSE: ',num2str(mse)]);
disp(['RMSE: ',num2str(rmse)]);

SVR模型的预测结果通常很准确，但是需要根据具体的数据集和模型参数进行调整。