fitrsvm在中低维预测变量数据集上训练或交叉验证支持向量机（SVM）回归模型

资 源 简 介

fitrsvm在中低维预测变量数据集上训练或交叉验证支持向量机（SVM）回归模型

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，不仅可以用于分类问题，还可以应用于回归任务。在Matlab中，fitrsvm函数专门用于构建SVM回归模型，特别适合处理中低维度的预测变量数据集。

该函数的工作原理是通过核函数将原始预测变量映射到更高维的特征空间，在这个空间中寻找最优的回归超平面。核函数的选择对模型性能至关重要，常用的选项包括线性核、高斯核和多项式核等。

fitrsvm通过二次规划方法最小化目标函数，这个优化过程旨在找到使预测误差最小化的模型参数。与分类问题不同，SVM回归允许预测值与真实值之间存在一定偏差，这个容错范围由epsilon参数控制。

需要注意的是，对于高维数据集（即包含大量预测变量的情况），fitrsvm可能不是最优选择。在这种情况下，Matlab提供了fitrlinear函数，它可以更高效地处理高维数据的线性SVM回归问题。

在实际应用中，fitrsvm支持交叉验证功能，这有助于评估模型的泛化性能并防止过拟合。通过合理设置各种参数如核函数类型、惩罚系数C和epsilon值，可以获得满足特定需求的回归模型。