用于回归的多输出相关向量机

资 源 简 介

用于回归的多输出相关向量机

详 情 说 明

多输出相关向量机（Multi-output Relevance Vector Machine, RVM）是一种用于回归任务的强大机器学习方法。相较于传统支持向量机，RVM通过贝叶斯框架提供概率性输出，能够处理多个连续目标变量的预测问题。其核心优势在于自动选择相关特征（即“相关向量”），从而生成稀疏且高效的模型。

对于回归任务，多输出RVM可以同时预测多个相关变量，这在许多实际应用中非常有用，例如联合预测温度与湿度、多指标财务预测等。模型训练过程通过最大化边际似然来优化参数，最终输出的不仅是预测值，还包括预测的不确定性估计。

演示文件通常包含数据准备、模型初始化、训练和预测的完整流程，有助于用户快速理解如何调整核函数、设置先验参数等关键步骤。由于RVM的稀疏性，它在处理高维数据时也能保持较好的泛化能力，适合中小规模数据集上的精确回归需求。