php网站建设个人总结,广西建设厅考试网站首页,东莞企业黄页,工控机软件开发工具#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码及数据 1 概述
基于五折交叉验证的支持向量机Support Vector Machine, SVM回归预测研究是一种用于进行预测的方法。在该研究中使用支持向量机回归Support Vector Regression, SVR算法来建立预测模型并采用五折交叉验证方法来评估模型的性能。
在具体实施中首先需要使用k折交叉验证将数据集划分为k个子集。然后对于每个子集将其作为测试集其余k-1个子集作为训练集。在每个训练集上使用SVR算法进行模型训练并根据训练集的性能选择最优的损失参数C和核参数g。接下来使用测试集进行模型验证并计算预测误差指标如均方误差Mean Squared Error, MSE或平均绝对误差Mean Absolute Error, MAE等。
通过重复以上步骤k次即完成了五折交叉验证过程。最后可以计算五次验证的平均预测误差指标作为评估模型性能的指标。
为了方便实现可以使用MATLAB编程语言来编写相应的程序。在程序中需要设置n折交叉验证的参数并使用SVR算法进行模型训练和预测。通过调整损失参数C和核参数g的取值可以找到最优的参数组合从而得到更准确的预测结果。
基于五折交叉验证的支持向量机SVR回归预测研究具有以下优势一方面五折交叉验证可以有效地评估模型的泛化能力避免过拟合或欠拟合问题另一方面通过调整损失参数C和核参数g可以进一步提高模型的预测性能。
基于五折交叉验证的支持向量机SVR回归预测研究是一种有效的方法可以用于解决回归预测问题并在实际应用中具有广泛的应用前景。通过合理选择参数和使用适当的评估指标可以得到准确可靠的预测结果。
2 运行结果 3 参考文献 文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。 [1]谢永华张鸣敏杨乐张恒德.基于支持向量机回归的城市PM2.5浓度预测[J].计算机工程与设计, 2015, 000(011):3106-3111.
[2]李洪江,刘栋.基于交叉验证支持向量机的短期负荷预测[J].云南电力技术, 2016.DOI:CNKI:SUN:YNDJ.0.2016-03-001.
4 Matlab代码及数据
