MATLAB实现支持向量机回归预测SVR的超详细代码

在MATLAB中实现支持向量机回归预测SVR可以分为以下几个步骤：数据准备、模型训练、预测和评估。下面我们将逐一介绍这些步骤，并提供详细的代码实现。
第一步：数据准备
数据准备是任何机器学习项目的重要步骤，它涉及到数据清洗、特征选择和数据分割等任务。在MATLAB中，可以使用fitcsvm函数来训练SVR模型，该函数需要输入训练数据和对应的目标值。
假设我们有一个名为data的矩阵，其中每行表示一个样本，每列表示一个特征。目标值存储在名为target的向量中。我们可以使用以下代码将数据和目标值传递给fitcsvm函数：

% 读取数据和目标值
data = readmatrix('data.csv');
target = readmatrix('target.csv');
% 将数据和目标值转换为表格形式
data_table = array2table(data);
target_table = array2table(target);
% 将表格形式的训练数据和目标值传递给fitcsvm函数
model = fitcsvm(data_table, target_table);

第二步：模型训练
在模型训练阶段，我们将使用第一步准备的数据来训练SVR模型。在MATLAB中，fitcsvm函数可用于此目的。该函数基于SVM算法，并使用径向基核函数作为核函数。我们可以使用以下代码来训练SVR模型：

% 训练SVR模型
model = fitcsvm(data, target);

第三步：预测
在模型训练完成后，我们可以使用训练得到的模型进行预测。在MATLAB中，可以使用predict函数来进行预测。假设我们有一个名为test_data的测试数据集，我们可以使用以下代码进行预测：

% 读取测试数据集
test_data = readmatrix('test_data.csv');
% 将测试数据集转换为表格形式
test_data_table = array2table(test_data);
% 进行预测
predictions = predict(model, test_data_table);

第四步：评估
评估是验证模型性能的重要步骤。在MATLAB中，可以使用perfcurve函数来计算模型的性能指标，如均方误差MSE、均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE等。假设我们已经得到了预测结果predictions和真实目标值target，我们可以使用以下代码计算性能指标：

% 计算性能指标
perf_obj = perfcurve(target, predictions, 1); % 假设目标值为1维向量
MSE = perf_obj.RMSE^2; % 均方误差MSE
RMSE = sqrt(MSE); % 均方根误差RMSE
MAE = perf_obj.Bias^2; % 平均绝对误差MAE