回归预测：MATLAB实现支持向量回归的K折交叉验证

支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种强大的机器学习算法，用于回归问题。在实际应用中，我们通常需要对回归模型进行评估和优化。K折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集划分为K个互不重叠的子集，然后使用其中K-1个子集作为训练数据，剩下的一个子集作为测试数据，重复K次，最后得到K个独立的评估结果。

本文将介绍如何使用MATLAB实现支持向量回归的K折交叉验证。首先，我们需要准备数据集。假设我们已经有了一个包含N个样本的数据集，其中X是一个N×M的矩阵，表示M个特征的输入数据，而Y是一个N维列向量，表示对应的输出值。

接下来，我们需要使用MATLAB的支持向量回归工具箱来构建SVR模型。首先，我们需要选择SVR模型的参数，包括核函数类型、惩罚参数C以及核函数的参数。在这里，我们选择高斯核函数（RBF）作为核函数，C的值为1，核函数参数为0.1。

% 导入数据集
load('data.mat');  % 假设数据保存在data.mat文件中