基于MATLAB的SVM支持向量机的数据回归预测方法应用

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档），如需数据+代码+文档可以直接到文章最后关注获取 或者私信获取。

1.项目背景

随着信息技术的迅速发展，数据驱动的决策方法在科学研究、工程技术及商业分析中扮演着日益重要的角色。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种强大的机器学习算法，因其出色的分类和回归能力，在众多领域得到了广泛应用。基于MATLAB平台实现SVM的数据回归预测，不仅能够充分利用其内置的优化算法库，还能够便捷地进行数据可视化。本项目旨在探索利用MATLAB中的SVM工具箱对特定领域的复杂数据集进行回归分析，以期提高预测精度和模型稳定性。通过实际案例验证，展示如何应用SVM解决现实世界中的预测问题，并探讨不同核函数及其参数设置对模型性能的影响。这将为相关领域的研究提供理论基础和技术支持，具有重要的实践意义。

本项目实现了基于MATLAB的SVM支持向量机的数据回归预测方法应用。              

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

数据详情如下(部分展示)：

3.数据预处理

3.1 查看数据

使用head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2数据缺失查看与描述统计

使用summary()方法查看数据信息：

从上图可以看到，总共有10个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。

关键代码：   

4.探索性数据分析

4.1 因变量分布直方图

用histogram()方法绘制直方图：

4.2 相关性分析

从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。  

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下： 

6.构建SVM回归模型   

主要实现了基于MATLAB的SVM支持向量机的数据回归预测方法应用，用于目标回归。        

6.1 构建模型 

7.模型评估

7.1评估指标及结果  

评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。

从上表可以看出，R方分值为0.9972，说明模型效果较好。      

关键代码如下：      

7.2 真实值与预测值对比图

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。        

8.结论与展望  

综上所述，实现了基于MATLAB的SVM支持向量机的数据回归预测方法应用，，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。