支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种强大的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。在本文中,我们将使用MATLAB来实现支持向量机回归,并介绍如何设置相关的参数。
支持向量机回归是一种监督学习方法,旨在从给定的训练数据中学习出一个回归模型,用于预测新数据的连续目标值。与支持向量机分类不同,SVM回归的目标是找到一个函数,使得预测值与实际值之间的误差最小化。
在MATLAB中,我们可以使用fitrsvm函数来训练支持向量机回归模型。下面是一个示例代码,展示了如何设置支持向量机回归的参数:
% 步骤1:加载训练数据
load('training_data.mat'); % 假设训练数据保存在'training_data.mat'文件中
X = training_data.X;
本文介绍了如何使用MATLAB实现支持向量机(SVM)回归,包括设置高斯核函数、自动选择核尺度和特征标准化等参数,并通过均方误差(MSE)评估模型性能。同时强调了参数调优和交叉验证在优化SVM回归模型中的重要性。
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