Matlab实现SVM支持向量机回归预测算法

在MATLAB中,可以使用内置的fitrsvm函数来实现支持向量机(SVM)回归预测算法。下面是一个简单的示例,说明如何使用这个函数来训练一个SVM回归模型,并使用它来进行预测。

% 生成模拟数据
rng(1); % 为了结果的可重复性
X = linspace(0,10,100)'; % 生成100个特征点
y = sin(X) + 0.1*randn(100,1); % 生成响应变量,添加一些噪声
% 划分数据集为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1), 'HoldOut', 0.2); % 20%作为测试集
idxTrain = training(cv);
idxTest = test(cv);
XTrain = X(idxTrain);
yTrain = y(idxTrain);
XTest = X(idxTest); <
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

孺子牛 for world

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值