Matlab实现SVM-RFE特征选择与回归分析

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资源摘要信息: "Matlab实现基于SVM-RFE支持向量机递归特征消除的回归数据特征选择算法(Matlab完整程序和数据)" 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。