MATLAB实现多输入多输出的支持向量回归（SVR）预测

最新推荐文章于 2025-05-07 18:08:26 发布

PlHtml

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文章标签： matlab 回归开发语言机器学习-深度学习

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本文介绍了如何使用MATLAB实现多输入多输出的支持向量回归（SVR）模型。首先，需要准备数据，训练数据集包含n个输入变量和m个输出变量。接着，引入MATLAB的SVR工具包，使用高斯核函数构建模型，并用该模型对新数据进行预测。性能评估通过均方误差和决定系数进行。整个过程提供了一种理解和应用MATLAB SVR预测的方法。

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支持向量回归（SVR）是一种常用的机器学习方法，用于处理回归问题。与传统的回归方法不同，SVR通过构建一个拟合函数，使得预测值与真实值之间的误差最小化。在本文中，我们将使用MATLAB来实现多输入多输出的SVR预测模型。

首先，我们需要准备我们的数据。假设我们有n个输入变量和m个输出变量，我们的训练数据集可以表示为一个大小为n x m的矩阵X和一个大小为m x 1的向量Y，其中X的每一列对应一个输入变量，Y的每个元素对应一个输出变量的观测值。

接下来，我们需要引入MATLAB中的支持向量回归工具包。我们可以使用fitrsvm函数来构建SVR模型。下面是一个示例代码：

% 准备数据
X = ... % 输入数据矩阵，大小为n x m
Y = ... % 输出数据向量，大小为m x 1

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