使用matlab 生成支持向量机回归预测模型的代码

以下是使用MATLAB生成支持向量机回归预测模型的代码示例：

假设有一个数据集，包含X和Y两个变量，其中X是自变量，Y是因变量。首先需要将数据集分成训练集和测试集：

% 数据集
load('data.mat');
% 将数据集分成训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
[train_ind, test_ind] = dividerand(size(X,2),train_ratio,1-train_ratio);
X_train = X(:,train_ind);
Y_train = Y(train_ind);
X_test = X(:,test_ind);
Y_test = Y(test_ind);

然后，可以使用fitrsvm函数生成支持向量机回归预测模型。fitrsvm函数的输入参数包括训练集的自变量和因变量，以及其他可选参数，例如正则化参数和核函数类型：

% 生成支持向量机回归预测模型
model = fitrsvm(X_train', Y_train, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto', 'BoxConstraint', 1);

最后，可以使用predict函数对测试集进行预测，并计算预测误差：

% 对测试集进行预测
Y_pred = predict(model, X_test');
% 计算预测误差
mse = mean((Y_pred - Y_test).^2);

完整的MATLAB代码如下：

% 数据集
load('data.mat');
% 将数据集分成训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
[train_ind, test_ind] = dividerand(size(X,2),train_ratio,1-train_ratio);
X_train = X(:,train_ind);
Y_train = Y(train_ind);
X_test = X(:,test_ind);
Y_test = Y(test_ind);

% 生成支持向量机回归预测模型
model = fitrsvm(X_train', Y_train, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 'auto', 'BoxConstraint', 1);

% 对测试集进行预测
Y_pred = predict(model, X_test');

% 计算预测误差
mse = mean((Y_pred - Y_test).^2);

其中，'KernelFunction'指定核函数类型，'KernelScale'指定核函数参数，'BoxConstraint'指定正则化参数。可以根据具体问题进行调整。