回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)K折交叉验证

已于 2023-05-01 13:10:50 修改
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分类专栏： # SVM支持向量机 文章标签： 支持向量机 K折交叉验证 回归预测
于 2021-10-30 10:28:34 首次发布
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回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)K折交叉验证

目录

基本介绍

在机器学习里，通常来说我们不能将全部用于数据训练模型，否则我们将没有数据集对该模型进行验证，从而评估我们的模型的预测效果。为了解决这一问题，有如下常用的方法：

  • 第一种是最简单的，也是很容易就想到的。我们可以把整个数据集分成两部分，一部分用于训练，一部分用于验证，这也就是我们经常提到的训练集（training set）和测试集（test set）。
  • 我们都知道，当用于模型训练的数据量越大时，训练出来的模型通常效果会越好。所以训练集和测试集的划分意味着我们无法充分利用我们手头已有的数据，所以得到的模型效果也会受到一定的影响。基于这样的背景，有人就提出了Cross-Validation方法，也就是交叉验证。
  • 本次用fitrsvm实现SVR(支持向量机回归)K折交叉验证。

划分原理

留一划分
  • 把整个数据集分成两部分，一部分用于训练，一部分用于验证，这也就是我们经
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回归预测：MATLAB实现支持向量回归的K折交叉验证
CqpFsharp的博客
09-26 257
K折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集划分为K个互不重叠的子集，然后使用其中K-1个子集作为训练数据，剩下的一个子集作为测试数据，重复K次，最后得到K个独立的评估结果。假设我们已经有了一个包含N个样本的数据集，其中X是一个N×M的矩阵，表示M个特征的输入数据，而Y是一个N维列向量，表示对应的输出值。通过以上代码，你可以使用MATLAB实现支持向量回归的K折交叉验证，并得到每折交叉验证的均方误差和决定系数，以及最终的平均评估结果。函数执行交叉验证，我们可以评估模型的性能并得到相应的评估结果。
多输入多输出 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多输入多输出 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)多输入多输出
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-11 8508
多输入多输出 | MATLAB实现DNN全连接神经网络多输入多输出 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)多输入多输出 目录机器学习 | MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox fitrsvm 参数设定目录fitrsvm输入参数支持向量机选项其他回归选项交叉验证选项收敛控制超参数优化fitrsvm输出参数参考资料致谢 目录 fitrsvm是MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox用于实现
交叉验证（cross validation)
码灵薯的博客
03-13 1116
交叉验证（cross validation) 交叉验证是经常使用的模型性能评估方法，从而进行模型选择。对不同的模型参数进行训练得到的模型也不一样，所有交叉验证也可以用于模型参数选择。 当数据集充足时，进行模型选择的一种简单的方法是，将数据集分成三部分：训练集（train set），验证集（validation set），测试集（test set）。训练集用于训练模型，验证集用于选择模型，测试集...
【机器学习】Cross-Validation（交叉验证）详解
01-16 9106
本文章部分内容基于之前的一篇专栏文章：统计学习引论 在机器学习里，通常来说我们不能将全部用于数据训练模型，否则我们将没有数据集对该模型进行验证，从而评估我们的模型的预测效果。为了解决这一问题，有如下常用的方法： 1.The Validation Set Approach 第一种是最简单的，也是很容易就想到的。我们可以把整个数据集分成两部分，一部分用于训练，一部分用于验证，这也就是我们经常提到
基于五折交叉验证的支持向量机SVR回归预测研究附Matlab代码
qq_72962865的博客
04-20 779
回归预测作为机器学习领域的重要分支，在众多领域，如金融、气象、工程、生物医学等，展现出巨大的应用潜力。支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）作为支持向量机（Support Vector Machine, SVM）在回归问题上的扩展，凭借其优秀的泛化能力和处理非线性问题的优势，已成为回归预测领域的有力工具。然而，SVR模型的性能高度依赖于其参数的选择。为解决这一问题，本文聚焦于基于五折交叉验证的支持向量机SVR回归预测研究。
交叉验证
munan2017
05-12 8193
交叉验证（Cross Validation）常见的交叉验证方法如下：1、简单交叉验证将原始数据随机分为两组，一组做为训练集，一组做为验证集，利用训练集训练分类器，然后利用验证集验证模型，记录最后的分类准确率为此分类器的性能指标。好处：处理简单，只需随机把原始数据分为两组即可坏处：但没有达到交叉的思想，由于是随机的将原始数据分组，所以最后验证集分类准确率的高低与原始数据的分组有很大的关系，得到的结果...
Cross Validation
Mr. Mao的专栏
01-16 1209
以下是我一直迷惑的、也是刚看到的validation set与training set、test set的关系：  In particular, we cannot use the test set for the purpose of tweaking hyperparameters. Whenever you're designing Machine Learning a
交叉验证（Cross Validation）
SongGu1996的博客
07-23 9766
基础不牢，地动山摇。 交叉验证（Cross Validation）是常用的模型选择（模型评估）方法。在实际问题中，如果给定的样本数据充足，进行模型选择的方法是随机地将数据集划分成三部分，分别为训练集、验证集、测试集。在训练集上用不同的学习方法训练多个模型，将训练到的多个模型在验证集上验证，选择验证误差最小的模型作为最终的模型，最后用测试集对选出的最终模型进行测试，相应的思路流程图如下所示。而在数...
蜣螂优化算法(DBO)优化支持向量机(SVR)回归预测：MATLAB实现与应用
最新发布
04-26
内容概要：本文详细介绍了如何使用蜣螂优化算法（DBO）优化支持向量机（SVR），并通过MATLAB实现对身体脂肪含量数据集的回归预测。主要内容包括数据集准备、算法原理简介、适应度函数设计以及DBO优化SVR的整体流程。...
回归预测 | matlab实现svr(支持向量机回归)多输入多输出
05-01
支持向量机回归（SVR）是一种常见的机器学习算法，可以用于对输入变量和输出变量之间的非线性关系进行建模和预测。在Matlab中，可以使用SVR进行多输入多输出的回归分析。 首先，需要准备相关的数据集，包括输入和...
交叉验证(Cross-Validation)
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weixin_42077402的博客
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今天我们就来详细了解一下 "交叉验证" 这个概念！ 首先来看一下，什么是交叉验证？ 交叉验证，是我们在学习机器学习建模中经常能遇到的一种方法。顾名思义，它就是通过"交叉" （将原始数据拆分成多种不同数据组合）的方式对模型对象进行 "验证" （精确度评估：损失函数，方差，偏差）的处理工具。 交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR 、PLS 回归建模中。在给...
cross—validation介绍
07-29
cross—validation： 对cross—validation进行了基本情况的介绍 希望对cross—validation不太了解的朋友可以有所 收获！
交叉验证及svr.zip_SVR支持向量机_cross validation_svr交叉验证_交叉验证_交叉验证 回归
07-15
交叉验证及带例子的支持向量机回归代码，修改可用。
交叉验证MATLAB代码
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用于交叉验证的MATLAB代码，可以很好实现对数据的验证
交叉验证（cross-validation）
shuizhilei3334的专栏
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定义 cross-validation，即交叉验证。它常常用来进行模型选择。所谓的n-fold交叉验证，就是将训练数据等分为n份，每次训练的时候，只使用n-1份，余下的数据来对训练得到的参数进行评估。 形式化n-fold cross-validation我们用Θ \Theta 来表示参数向量。对于一个固定的值Θ\Theta，交叉验证的过程如下： 1. 首先，随机将一个大小为m的 给定样本集S划
Cross validation 交叉验证 【机器学习】
weixin_45082793的博客
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首先我们先来重温一下resampling methods. Resampling methods are process of repeatedly drawing samples from a training data set and refitting a given model on each sample with the goal of learning more about the model. 也就是说在给定训练集而且数据量有限的情况下，我们可以通过resampling meth...
【机器学习】交叉验证（cross-validation）
brucewong0516的博客
12-06 7514
交叉验证（Cross validation)，交叉验证用于防止模型过于复杂而引起的过拟合。有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力。
sklearn中的交叉验证（Cross-Validation）
HUNXIAOYI561的博客
05-20 296
https://blog.youkuaiyun.com/xiaodongxiexie/article/details/71915259
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