Matlab实现SVM-RFE特征选择与回归分析
版权申诉
5星 · 超过95%的资源 130 浏览量
更新于2024-11-02
3
收藏 807KB ZIP 举报
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。
2023-07-30 上传
2022-07-15 上传
2023-07-31 上传
2023-06-12 上传
2023-09-16 上传
2023-11-08 上传
2023-12-09 上传
2023-05-15 上传
机器学习之心
- 粉丝: 2w+
- 资源: 1031
最新资源
- MATLAB实现小波阈值去噪:Visushrink硬软算法对比
- 易语言实现画板图像缩放功能教程
- 大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术
- Stancy: 静态文件驱动的简单RESTful API与前端框架集成
- 掌握Java全文搜索:深入Apache Lucene开源系统
- 19计应19田超的Python7-1试题整理
- 易语言实现多线程网络时间同步源码解析
- 人工智能大模型学习与实践指南
- 掌握Markdown:从基础到高级技巧解析
- JS-PizzaStore: JS应用程序模拟披萨递送服务
- CAMV开源XML编辑器:编辑、验证、设计及架构工具集
- 医学免疫学情景化自动生成考题系统
- 易语言实现多语言界面编程教程
- MATLAB实现16种回归算法在数据挖掘中的应用
- ***内容构建指南:深入HTML与LaTeX
- Python实现维基百科“历史上的今天”数据抓取教程