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基于支持向量机的数据回归预测(libsvm).zip
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上传者:weixin_42704093
更新日期:2025-09-22

Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归

资源文件列表(大概)

文件名
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基于支持向量机的数据回归预测(libsvm)/libsvm 参数说明.txt
2.54KB
基于支持向量机的数据回归预测(libsvm)/main.m
2.87KB
基于支持向量机的数据回归预测(libsvm)/svmpredict.mexw64
23.5KB
基于支持向量机的数据回归预测(libsvm)/svmtrain.mexw64
60.5KB
基于支持向量机的数据回归预测(libsvm)/视频链接和其它代码链接_5243.zip
539B
基于支持向量机的数据回归预测(libsvm)/数据集.xlsx
14.46KB

资源内容介绍

1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据)2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE4. 包括拟合效果图和散点图5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
English:libsvm_options:-s svm_type : set type of SVM (default 0)0 -- C-SVC1 -- nu-SVC2 -- one-class SVM3 -- epsilon-SVR4 -- nu-SVR-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)0 -- linear: u'*v1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)4 -- precomputed kernel (kernel values in training_instance_matrix)-d degree : set degree in kernel function (default 3)-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/k)-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)-n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)-p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1)-m cachesize : set cache memory size in MB (default 100)-e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001)-h shrinking: whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)-b probability_estimates: whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)-wi weight: set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)-v n: n-fold cross validation mode==========================================================Chinese:Options：可用的选项即表示的涵义如下　　-s svm类型：SVM设置类型(默认0)　　0 -- C-SVC　　1 --v-SVC　　2 – 一类SVM　　3 -- e -SVR　　4 -- v-SVR　　-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)　　0 – 线性：u'v　　1 – 多项式：(r*u'v + coef0)^degree　　2 – RBF函数：exp(-r|u-v|^2)　　3 –sigmoid：tanh(r*u'v + coef0)　　-d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)　　-g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k)　　-r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)　　-c cost：设置C-SVC，e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)　　-n nu：设置v-SVC，一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5)　　-p p：设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1)　　-m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位(默认40)　　-e eps：设置允许的终止判据(默认0.001)　　-h shrinking：是否使用启发式，0或1(默认1)　　-wi weight：设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)(默认1)　　-v n: n-fold交互检验模式，n为fold的个数，必须大于等于2　　其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部分并计算交互检验准确度和均方根误差。以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响，程序不会接受该参数；如果应有的参数设置不正确，参数将采用默认值。

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