Matlab实现SVM-RFE特征选择与回归分析

Matlab是一种高级编程语言和交互式环境，广泛用于数值计算、数据分析和可视化。支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习方法，主要用于分类、回归和异常检测。SVM-RFE（Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination）是一种基于SVM模型的特征选择方法，它通过递归消除对模型影响最小的特征来选择特征子集。 本资源提供了使用Matlab实现的基于SVM-RFE的回归数据特征选择算法的完整程序和相关数据。算法的运行结果输出为选定特征的序号，并提供了评价结果，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSEP）、决定系数（R^2）、剩余预测残差（RPD）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标。 在使用该算法之前，用户可以选择不同的SVM设置类型和核函数类型。SVM类型包括： - 0 -- C-SVC（分类支持向量机） - 1 -- v-SVC（分类支持向量机） - 2 – 一类SVM - 3 -- e -SVR（回归支持向量机） - 4 -- v-SVR（回归支持向量机） 核函数类型包括： - 0 – 线性：u'v - 1 – 多项式：(r*u'v + coef0)^degree - 2 – RBF函数：exp(-r|u-v|^2) - 3 –sigmoid：tanh(r*u'v + coef0) 通过调整这些参数，用户可以根据特定的数据集和需求定制SVM-RFE算法的性能。 根据算法的评价结果，我们可以看到所选择的特征序号为：126、160、161、163、165、166、237、239、240、370。这些特征对于预测模型的性能至关重要，它们在回归分析中的贡献超过了其他特征。 评价结果如下： - 平均绝对误差MAE为：0.27933 - 均方误差MSE为：0.15813 - 均方根误差RMSEP为：0.39765 - 决定系数R^2为：0.93392 - 剩余预测残差RPD为：4.2631 - 平均绝对百分比误差MAPE为：0.0032299 这些评价指标提供了模型性能的详细信息，其中MAE和MSE是常用的衡量模型预测准确性的指标，而R^2值越接近1表示模型拟合度越好，RMSEP和MAPE提供了误差的度量，RPD则是一种用于判断模型性能是否足够好的指标，高RPD值通常意味着模型具有良好的预测能力。 此外，资源中还包括了一系列的图像文件（SVM-RFE1.png、SVM-RFE2.png、SVM-RFE6.png、SVM-RFE5.png、SVM-RFE3.png、SVM-RFE4.png、SVM-RFE7.png），这些图像可能用于展示算法运行过程中的特征评分、迭代过程或者最终的模型性能对比。 最后，资源包含了两个压缩文件（0.0+支持向量机递归特征消除的回归--2-1.zip、0.0+支持向量机递归特征消除的回归--2-1），这些文件应该包含用于实施SVM-RFE算法的Matlab代码、数据集以及其他可能需要的辅助文件。用户可以解压这些文件，然后在Matlab环境中运行代码，以重现算法的特征选择过程并评估其在特定数据集上的表现。