支持向量回归:解决高维非线性回归难题
发布时间: 2024-07-13 22:40:30 阅读量: 103 订阅数: 49 


Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测(含模型描述及示例代码)

# 1. 支持向量回归的基本原理**
支持向量回归(SVR)是一种监督机器学习算法,用于解决高维非线性回归问题。它基于支持向量机(SVM)原理,通过映射数据到更高维度的特征空间,将非线性问题转换为线性问题。
SVR的目标是找到一个超平面,将数据点分隔成两部分,使得超平面与两部分数据点的距离最大。这个超平面称为最大间隔超平面。SVR通过引入松弛变量来处理不可分数据,允许一定程度的误差。
# 2. 支持向量回归的算法实现
### 2.1 核函数的选择
核函数是支持向量回归的核心,它将低维输入空间映射到高维特征空间,从而使得非线性问题在高维空间中线性可分。常用的核函数包括:
#### 2.1.1 线性核
```python
def linear_kernel(x1, x2):
"""线性核函数
Args:
x1 (ndarray): 第一个数据点
x2 (ndarray): 第二个数据点
Returns:
float: 核函数值
"""
return np.dot(x1, x2)
```
**逻辑分析:** 线性核函数直接计算两个数据点之间的点积,适用于线性可分的回归问题。
#### 2.1.2 多项式核
```python
def polynomial_kernel(x1, x2, degree=3):
"""多项式核函数
Args:
x1 (ndarray): 第一个数据点
x2 (ndarray): 第二个数据点
degree (int): 多项式次数
Returns:
float: 核函数值
"""
return (np.dot(x1, x2) + 1) ** degree
```
**逻辑分析:** 多项式核函数将数据点映射到多项式特征空间,适用于非线性可分的回归问题。
#### 2.1.3 高斯核
```python
def gaussian_kernel(x1, x2, gamma=1):
"""高斯核函数
Args:
x1 (ndarray): 第一个数据点
x2 (ndarray): 第二个数据点
gamma (float): 高斯核参数
Returns:
float: 核函数值
"""
return np.exp(-gamma * np.linalg.norm(x1 - x2) ** 2)
```
**逻辑分析:** 高斯核函数将数据点映射到无穷维希尔伯特空间,适用于高维非线性回归问题。
### 2.2 参数优化
支持向量回归的性能受核函数和正则化参数 C 的影响。参数优化旨在找到最佳参数组合,以提高模型的泛化能力。
#### 2.2.1 交叉验证
交叉验证是一种用于模型评估和参数优化的技术。它将数据集划分为多个子集,依次使用每个子集作为测试集,其余子集作为训练集,并计算模型的平均性能。
#### 2.2.2 网格搜索
网格搜索是一种参数优化方法,它在给定的参数范围内遍历所有可能的参数组合,并选择性能最佳的组合。
### 2.3 模型评估
支持向量回归模型的评估指标包括:
#### 2.3.1 均方根误差 (RMSE)
```python
def rmse(y_true, y_pred):
"""均方根误差
Args:
y_true (ndarray): 真实值
y_pred (ndarray): 预测值
Returns:
float: 均方根误差
"""
return
```
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