svr预测matlab代码
时间: 2023-09-20 19:12:46 浏览: 56
以下是使用MATLAB进行SVR预测的基本代码:
1. 数据准备
假设你已经准备好了训练数据和测试数据,分别保存在trainData.mat和testData.mat文件中。可以使用以下代码将数据加载到MATLAB工作区中:
```
load trainData.mat
load testData.mat
```
2. 模型训练
使用train函数来训练SVR模型。train函数需要输入训练数据和目标变量,以及一些控制模型训练的选项。例如:
```
model = fitrsvm(trainData, trainTarget, 'KernelFunction', 'rbf', 'KernelScale', 0.1, 'BoxConstraint', 1);
```
这里使用rbf(径向基函数)作为核函数,KernelScale设置为0.1,BoxConstraint设置为1。训练完成后,将得到一个训练好的SVR模型model。
3. 模型评估
使用test函数来评估模型在测试数据上的表现。test函数需要输入测试数据和目标变量,以及训练好的SVR模型。例如:
```
yPred = predict(model, testData);
rmse = sqrt(mean((testTarget - yPred).^2));
```
这里使用predict函数来预测测试数据的目标变量值,然后计算预测值和真实值之间的均方根误差(RMSE)。
4. 预测
使用predict函数来预测新的目标变量值。例如:
```
newData = [1.2, 3.4, 5.6; 2.3, 4.5, 6.7];
yNew = predict(model, newData);
```
这里假设你有两个新的数据点,保存在newData矩阵中,每个数据点有三个特征。使用predict函数来预测新的目标变量值yNew。
以上是SVR预测的基本MATLAB代码。需要根据实际数据和问题进行适当调整。