MATLAB向量回归代码

以下是一个基本的 MATLAB 向量回归代码示例：

% 构造数据
x = linspace(0, 1, 100)';
y = 2*x + 1 + randn(size(x));

% 定义模型和损失函数
model = @(b, x) b(1)*x + b(2);
loss = @(b) sum((model(b, x) - y).^2);

% 初始参数
b0 = [1; 0];

% 最小化损失函数
b = fminsearch(loss, b0);

% 输出结果
fprintf('回归系数: b1 = %f, b2 = %f\n', b(1), b(2));

上述代码中，我们首先构造了一个简单的线性回归数据集，然后定义了一个模型和损失函数。模型是一个简单的一次函数，损失函数是平方误差和。接下来，我们定义了初始参数，并使用 `fminsearch` 函数最小化损失函数。最后，我们输出回归系数。

相关问题

matlab支持向量回归代码

以下是一个简单的 MATLAB 支持向量回归 (SVR) 的示例代码：

% 加载数据
data = load('data.txt');
X = data(:, 1); % 特征
y = data(:, 2); % 目标变量

% 将数据划分为训练集和测试集
train_size = floor(0.8 * length(y));
X_train = X(1:train_size);
y_train = y(1:train_size);
X_test = X(train_size+1:end);
y_test = y(train_size+1:end);

% 使用支持向量回归进行建模
epsilon = 0.1; % 容错率
C = 1; % 惩罚因子
model = fitrsvm(X_train, y_train, 'KernelFunction', 'rbf', 'Epsilon', epsilon, 'BoxConstraint', C);

% 在测试集上进行预测
y_pred = predict(model, X_test);

% 计算测试集上的均方误差 (MSE)
mse = mean((y_test - y_pred).^2);
disp(['测试集上的 MSE：', num2str(mse)]);

在上面的代码中，我们使用 `load` 函数加载数据，然后使用 `fitrsvm` 函数进行支持向量回归建模。`fitrsvm` 函数允许我们指定核函数类型、容错率和惩罚因子等参数。在这个示例中，我们使用径向基函数 (RBF) 作为核函数，容错率为 0.1，惩罚因子为 1。最后，我们使用 `predict` 函数在测试集上进行预测，然后计算均方误差 (MSE)。

支持向量回归matlab代码

以下是一个简单的支持向量回归（SVR）的 MATLAB 代码示例：

% 生成一些训练数据
rng(0);
X = sort(5*rand(40,1), 'ascend');
y = sin(X) + 0.5*randn(size(X));

% 训练一个 SVR 模型
epsilon = 0.2;
C = 1;
kernel = 'rbf';
sigma = 0.5;
svr = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', kernel, ...
    'KernelScale', sigma, 'BoxConstraint', C, ...
    'Epsilon', epsilon, 'Standardize', true);

% 预测新的数据点
xtest = linspace(0,5,100)';
ytest = predict(svr, xtest);

% 绘制训练数据和模型预测
figure;
hold on;
scatter(X, y, 'b', 'filled');
plot(xtest, ytest, 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('X');
ylabel('y');
title('SVR Model');
legend('Training Data', 'SVR Prediction');

在这个例子中，我们生成了一些训练数据，然后使用 `fitrsvm` 函数训练了一个 SVR 模型。我们使用了 RBF 核函数，并将参数 C 和 epsilon 设置为 1 和 0.2。我们还将数据标准化，以便不同特征的值具有相同的重要性。最后，我们使用 `predict` 函数预测新的数据点，并将结果绘制在图表中。