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Matlab实现SVM支持向量机回归预测算法

时间:2025/7/11 23:07:41来源:https://blog.csdn.net/weixin_45570158/article/details/142066128 浏览次数:0次

在MATLAB中,可以使用内置的fitrsvm函数来实现支持向量机(SVM)回归预测算法。下面是一个简单的示例,说明如何使用这个函数来训练一个SVM回归模型,并使用它来进行预测。

% 生成模拟数据
rng(1); % 为了结果的可重复性
X = linspace(0,10,100)'; % 生成100个特征点
y = sin(X) + 0.1*randn(100,1); % 生成响应变量,添加一些噪声
% 划分数据集为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1), 'HoldOut', 0.2); % 20%作为测试集
idxTrain = training(cv);
idxTest = test(cv);
XTrain = X(idxTrain);
yTrain = y(idxTrain);
XTest = X(idxTest);
yTest = y(idxTest);
% 使用fitrsvm训练SVM回归模型
SVMModel = fitrsvm(XTrain, yTrain, 'Standardize', true, 'KernelFunction', 'rbf', 'BoxConstraint', 1);
% 使用训练好的模型进行预测
yPred = predict(SVMModel, XTest);
% 可视化结果
figure;
plot(XTrain, yTrain, 'bo', 'DisplayName', 'Training Data');
hold on;
plot(XTest, yTest, 'ro', 'DisplayName', 'Test Data');
plot(XTest, yPred, 'g-', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Predicted Data');
xlabel('X');
ylabel('y');
title('SVM Regression');
legend show;
grid on;

代码解释

  1. 数据生成:我们使用linspace生成100个等间距的点作为特征X,并使用sin函数加上一些随机噪声生成响应变量y

  2. 数据划分:使用cvpartition函数将数据集划分为训练集和测试集,这里选择20%的数据作为测试集。

  3. 模型训练:使用fitrsvm函数训练SVM回归模型。我们指定了一些参数,如'Standardize', true用于标准化特征,'KernelFunction', 'rbf'选择径向基函数(RBF)作为核函数,'BoxConstraint', 1用于调整正则化强度。

  4. 模型预测:使用predict函数根据训练好的模型对测试集进行预测。

  5. 结果可视化:绘制原始训练数据、测试数据和预测结果,以便直观地查看模型的性能。

通过调整fitrsvm函数的参数,你可以优化模型的表现,如调整核函数、正则化参数等。这只是一个基础示例,实际应用中可能需要更复杂的数据预处理和模型调优步骤。

关键字:Matlab实现SVM支持向量机回归预测算法

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