生成一段svr支持向量机回归matlab

支持向量机回归（Support Vector Regression, SVR）是一种基于SVM的非线性回归方法，它在处理小样本、高维数据和非线性模式上有良好的性能。在MATLAB中，可以使用内置函数`fitrsvm`来创建和支持向量回归模型。

以下是一个简单的步骤示例，展示如何在MATLAB中使用SVR进行回归分析：

% 导入数据集 (假设数据存储在变量X和Y中)
load('your_data_dataset.mat'); % 替换为你的数据文件

% 定义模型参数
C = 1; % 正则化参数
kernel_function = 'linear'; % 决定核函数，如'linear', 'rbf'等
gamma = ''; % 如果使用径向基核，需要设置gamma值

% 创建并训练SVR模型
model = fitrsvm(X, Y, 'KernelFunction', kernel_function, 'BoxConstraint', C, 'KernelScale', gamma);

% 查看模型信息
disp(model)

% 进行预测
new_data = ...; % 新的数据点
predicted_values = predict(model, new_data);

% 可视化结果
plot(Y, 'b+', predicted_values, 'r-o');
xlabel('实际值');
ylabel('预测值');
legend('实际值', '预测值');

%