matlab代码实现支持向量机回归

资 源 简 介

matlab代码实现支持向量机回归

详 情 说 明

支持向量机回归（SVR）是机器学习中一种强大的回归方法，能够有效处理非线性关系和高维数据。在MATLAB中实现SVR通常依赖于内置的统计和机器学习工具箱，特别是`fitrsvm`函数。

### 核心实现思路 数据准备 首先需要加载和预处理数据，确保输入特征和目标变量格式正确。数据通常分为训练集和测试集，以便后续模型评估。

模型训练 使用`fitrsvm`函数训练SVR模型。关键参数包括核函数类型（如线性核、高斯核）、惩罚参数（C）和核尺度。这些参数的选择直接影响模型的性能和泛化能力。

模型评估 训练完成后，可以通过计算均方误差（MSE）或决定系数（R²）来评估模型在测试集上的表现。MATLAB提供了`predict`函数用于生成预测值，结合`resubPredict`可用于训练集的交叉验证分析。

可视化结果 对于低维数据，可通过散点图叠加回归曲线直观展示拟合效果；高维数据则建议分析残差分布或特征重要性排序。

### 扩展应用 参数调优：结合`bayesopt`或交叉验证自动优化超参数。 多输出回归：通过集成方法或修改SVR结构处理多目标预测任务。 实时预测：将训练好的模型导出为C代码，部署到嵌入式系统。

注意：MATLAB的SVR实现依赖工具箱许可证，若需轻量化解决方案可参考第三方库（如LIBSVM的MATLAB接口）。