本文详细介绍了如何在MATLAB中实现Least Squares Support Vector Machine（LSSVM）的多输入单输出回归预测模型。通过数据集划分、模型训练、预测以及性能评估，展示了LSSVM在回归问题上的应用。使用MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox，可以方便地构建和评估LSSVM模型，该模型具有广泛的实际应用。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用MATLAB实现多输入单输出的Least Squares Support Vector Machine（LSSVM）回归预测模型。LSSVM是一种非常强大的机器学习算法，广泛应用于回归问题中。我们将逐步引导您完成实现，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个多输入单输出的回归问题，输入特征为X，输出为y。我们将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。
% 准备数据集
X = ... % 输入特征矩阵，大小为m x n，m为样本数，n为特征数
y = ... % 输出向量，大小为m x 1
% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比
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