如何介绍网站模板下载,重庆互联网公司排行榜,个人博客网站制作图片,直播系统源码回归预测 | MATLAB实RVM相关向量机多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实RVM相关向量机多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
RVM-Adaboost相关向量机集成学习多输入单输出回归预测是一种先进的机器学习方法#xff0c;用于处理…回归预测 | MATLAB实RVM相关向量机多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实RVM相关向量机多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍
RVM-Adaboost相关向量机集成学习多输入单输出回归预测是一种先进的机器学习方法用于处理多输入单输出的回归预测问题。 相关向量机是一种基于稀疏贝叶斯方法的机器学习算法主要用于分类和回归任务。与传统的支持向量机SVM相比RVM具有更稀疏的解即它仅选择少数的关键样本点作为支持向量从而降低了模型的复杂度和计算量并提升了泛化能力。RVM通过最大化模型证据来学习超参数和权重并提供预测的不确定性估计这使得它在处理复杂数据时具有更高的准确性和鲁棒性。
程序设计
完整代码MATLAB实RVM相关向量机多输入单输出回归预测
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc
addpath(genpath(pwd))
%% 导入数据
data readmatrix(day.csv);
data data(:,3:16);
resdata(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原始样本使训练集测试集随机被抽取有助于更新预测结果。
num_samples size(res,1); %样本个数% 训练集和测试集划分
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm1001.2014.3001.5501
