svr多输入单输出回归

SVR是支持向量机回归的简称，它是一种监督学习模型，多输入单输出回归指的是输入有多个特征，但是输出只有一个目标值。

在SVR中，输入的训练样本集在高维空间中构成超平面，该超平面在向量空间中有最大的边缘，最优超平面的确定是通过最小化正则化平方损失函数实现的。其中，正则化项用于限制模型的复杂度，以防止出现过拟合的情况。

对于多输入单输出的问题，SVR能够快速拟合非线性模型并进行回归预测。使用SVR时，需要先确定一些超参数，如核函数、C值和epsilon值等。核函数表示数据在高维空间中的映射方式，C是正则化参数，用于平衡模型的精度和复杂度，而epsilon表示边缘宽度，它控制着支持向量的选择，从而影响预测的准确性。

总之， SVR多输入单输出回归是一种高效的回归算法，而在实际应用中，我们需要根据具体问题，对其超参数进行调优，以达到最佳的预测效果。

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回归预测 - matlab实现svr(支持向量机回归)多输入单输出(完整源码和数据)

回归预测是一种利用已有数据来推断未知变量值的方法。在回归问题中，我们使用支持向量机回归（SVR）方法来建立一个线性或非线性的模型，来预测一个或多个输出变量。下面是使用MATLAB实现SVR多输入单输出的完整源码和数据示例：

假设我们有一组数据，包括两个输入变量x1和x2，一个输出变量y。我们的目标是使用SVR预测y的值。

首先，我们需要准备数据。以下是一个示例数据集：

x1 = [0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3];
x2 = [1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4];
y = [2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5];

接下来，我们使用MATLAB中的支持向量机工具箱来实现SVR：

% 引入数据
X = [x1', x2'];
Y = y';
% 设置SVR模型的参数
epsilon = 0.1; % 最大误差容忍度
C = 1; % 正则化参数
% 训练SVR模型
model = fitrsvm(X, Y, 'Epsilon', epsilon, 'BoxConstraint', C);
% 预测新的输入变量值
new_x1 = [1, 2, 3.5];
new_x2 = [2.5, 3.5, 4.5];
new_X = [new_x1', new_x2'];
predictions = predict(model, new_X);

通过以上的代码，我们使用fitrsvm函数来拟合SVR模型。fitrsvm函数使用参数X和Y作为训练数据，epsilon和C为模型参数。然后，我们可以使用predict函数来预测新的输入变量值。

在上述示例中，我们给出了新的输入变量new_x1和new_x2以进行预测，并得到了相应的预测值predictions。

希望以上的代码和数据示例可以帮助您实现SVR多输入单输出回归预测。