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支持向量机回归

用于回归模型的支持向量机

为了提高在中低维数据集上的准确度,可以使用 fitrsvm 训练支持向量机 (SVM) 模型。

为了减少在高维数据集上的计算时间,可以使用 fitrlinear 高效地训练线性回归模型,例如线性 SVM 模型。

App

回归学习器使用有监督机器学习训练回归模型来预测数据

模块

RegressionSVM Predict使用支持向量机 (SVM) 回归模型预测响应 (自 R2020b 起)
RegressionLinear Predict使用线性回归模型预测响应 (自 R2023a 起)

函数

全部展开

fitrsvmFit a support vector machine regression model
predictPredict responses using support vector machine regression model
fitrlinearFit linear regression model to high-dimensional data
predictPredict response of linear regression model
fitrkernelFit Gaussian kernel regression model using random feature expansion
predictPredict responses for Gaussian kernel regression model
crossval
partialDependenceCompute partial dependence (自 R2020b 起)
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
limeLocal interpretable model-agnostic explanations (LIME) (自 R2020b 起)
shapleyShapley values (自 R2021a 起)

对象

全部展开

RegressionSVMSupport vector machine regression model
CompactRegressionSVMCompact support vector machine regression model
RegressionLinearLinear regression model for high-dimensional data
RegressionPartitionedLinearCross-validated linear regression model for high-dimensional data
RegressionKernelGaussian kernel regression model using random feature expansion
RegressionPartitionedKernelCross-validated kernel model for regression

主题