本文介绍了在MATLAB中使用SVRfitrsvm函数进行支持向量回归（SVR）的参数设定，包括epsilon、boxConstraint、kernelFunction和kernelScale等，以优化模型性能。通过实例展示了如何构建SVR模型、计算预测误差，并提供了调整参数以改进预测效果的建议。
支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种常用的机器学习方法，用于进行回归预测任务。在MATLAB中，可以使用SVRfitrsvm函数来实现SVR模型，并通过适当的参数设置来优化模型的性能。本文将介绍SVRfitrsvm函数的参数设定，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要确保已经加载了MATLAB的统计和机器学习工具箱。可以使用以下命令加载工具箱：
% 加载统计和机器学习工具箱
addpath(genpath('统计和机器学习工具箱的路径'));
接下来，我们将详细介绍SVRfitrsvm函数的参数设定。
% 加载数据
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