使用MATLAB进行支持向量机SVM回归分析并进行参数寻优

使用MATLAB进行支持向量机SVM回归分析并进行参数寻优

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法是一种基于统计学习理论的二分类模型，也可以用于回归任务。在回归问题中，SVM试图在所有数据点上构建一个最优的线性函数或非线性函数，使其与真实值的平均误差最小化。本文将介绍如何使用MATLAB实现支持向量机回归，并进行参数寻优。

首先，我们需要导入数据。我们可以从文件中读取数据，或者使用MATLAB自带的数据集。这里我们使用自带的diabetes数据集作为例子。

load diabetes
x = diabetesInputs';
y = diabetesTargets';

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集。我们可以使用crossval函数进行交叉验证，将数据集按照一定的比例分成训练集和测试集。

cv = cvpartit