机器学习：MATLAB实现支持向量机回归参数设置

EbCoder

于 2023-09-23 13:50:46 发布

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文章标签：机器学习 matlab 支持向量机机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/EbCoder/article/details/133204579

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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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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
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