SVM回归分析以及参数优化

资 源 简 介

SVM回归分析以及参数优化

详 情 说 明

支持向量机(SVM)在回归分析中的应用被称为支持向量回归(SVR)，它与传统SVM分类的主要区别在于目标函数和约束条件的设定。在Matlab中实现SVR时，合理选择惩罚系数C和核函数参数g对模型性能至关重要。

参数优化通常采用网格搜索或启发式算法寻找最佳参数组合。其中C参数控制对超出ε带样本的惩罚程度，较大的C值可能导致过拟合，而较小的C值可能欠拟合。g参数（高斯核宽度）决定了样本在特征空间中的分布，影响模型的泛化能力。

建立SVR模型的典型流程包括：数据标准化处理、确定核函数类型、划分训练测试集、交叉验证优化参数、模型训练与预测。在Matlab中可利用libsvm工具箱的svmtrain函数进行训练，通过调节-s参数为3或4指定回归模式。

性能评估阶段需关注均方误差(MSE)和决定系数(R²)等指标。实例分析表明，优化的SVR模型相比默认参数能显著提升预测精度，尤其在处理非线性数据时，高斯核函数能有效捕捉复杂特征关系。对于初学者，建议从线性核开始实验，逐步尝试不同参数组合对结果的影响。