svr回归预测matlab源代码
时间: 2023-08-08 21:09:31 浏览: 131
以下是一个简单的SVR回归预测的MATLAB代码实现:
```matlab
% 数据准备
X = [0 0.2 0.4 0.6 0.8 1]; % 输入数据
Y = [0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.2]; % 目标数据
% 参数设置
C = 10; % 惩罚因子
epsilon = 0.1; % 容错率
kernel = 'linear'; % 核函数
% 训练模型
model = fitrsvm(X', Y', 'BoxConstraint', C, 'Epsilon', epsilon, 'KernelFunction', kernel);
% 预测并输出结果
X_test = [0.1 0.3 0.5 0.7 0.9];
Y_test = predict(model, X_test');
disp('预测结果:');
disp(Y_test');
```
其中 `fitrsvm` 函数用于训练SVR模型,参数说明如下:
- `X`:输入数据,大小为 $n \times m$,其中 $n$ 表示样本数,$m$ 表示特征数。
- `Y`:目标数据,大小为 $n \times 1$。
- `BoxConstraint`:惩罚因子,用于控制模型的复杂度。
- `Epsilon`:容错率,用于控制模型对误差的容忍程度。
- `KernelFunction`:核函数,用于将输入数据映射到高维空间进行处理。
`predict` 函数用于对新的输入数据进行预测,参数说明如下:
- `model`:训练好的SVR模型。
- `X_test`:待预测的输入数据,大小为 $n \times m$。
在上面的代码实现中,我们使用线性核函数进行处理,如果需要使用其他的核函数,可以将 `kernel` 参数设置为 `'rbf'` 或 `'polynomial'`,并设置相应的核函数参数。