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基于SVM-RFE的支持向量机在Matlab中的回归特征选择算法实现（含完整代码及数据）

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简介：
本研究详细介绍了基于SVM-RFE的方法在MATLAB环境中进行回归分析和特征选择的具体实施步骤，包括提供完整的源代码与相关测试数据集。适合对机器学习和模式识别领域感兴趣的研究者参考使用。 基于SVM-RFE支持向量机递归特征消除的回归数据特征选择算法，在经过处理后，输出为选择的特征序号。在Matlab中实现该程序并使用相关数据集进行测试时，可用选项及其含义如下： -s 用于设定svm类型，默认值为0： - C-SVC - v-SVC - 一类SVM - e-SVR（回归） - v-SVR -t 核函数类型设置，默认使用径向基核函数(RBF)： - 线性：uv - 多项式：(r*uv + coef0)^degree - 径向基函数：exp(-r|u-v|^2) - sigmoid: tanh(r*uv + coef0) 经过特征选择后，保留的特征序号为126, 160, 161, 163, 165, 166, 237, 239, 240和370。在使用这些选定特征进行模型训练之后，评价结果如下： - 平均绝对误差(MAE)：0.27933 - 均方误差(MSE)：0.15813 - 根均方误差(RMSEP)： 0.39765 - 决定系数R² ： 0.93392 - 剩余预测残差RPD: 4.2631 - 平均绝对百分比误差(MAPE): 0.0032299

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  • 基于SVM-RFE的支持向量机在Matlab中的回归特征选择算法实现（含完整代码及数据）
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    本研究详细介绍了基于SVM-RFE的方法在MATLAB环境中进行回归分析和特征选择的具体实施步骤，包括提供完整的源代码与相关测试数据集。适合对机器学习和模式识别领域感兴趣的研究者参考使用。 基于SVM-RFE支持向量机递归特征消除的回归数据特征选择算法，在经过处理后，输出为选择的特征序号。在Matlab中实现该程序并使用相关数据集进行测试时，可用选项及其含义如下： -s 用于设定svm类型，默认值为0： - C-SVC - v-SVC - 一类SVM - e-SVR（回归） - v-SVR -t 核函数类型设置，默认使用径向基核函数(RBF)： - 线性：uv - 多项式：(r*uv + coef0)^degree - 径向基函数：exp(-r|u-v|^2) - sigmoid: tanh(r*uv + coef0) 经过特征选择后，保留的特征序号为126, 160, 161, 163, 165, 166, 237, 239, 240和370。在使用这些选定特征进行模型训练之后，评价结果如下： - 平均绝对误差(MAE)：0.27933 - 均方误差(MSE)：0.15813 - 根均方误差(RMSEP)： 0.39765 - 决定系数R² ： 0.93392 - 剩余预测残差RPD: 4.2631 - 平均绝对百分比误差(MAPE): 0.0032299
     
  • 基于SVM-RFE的支持向量机回归特征选择算法及MATLAB实现，输出选定特征序号，评估指标含R值
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    本文提出了一种结合SVM-RFE方法和支持向量机回归的特征选择算法，并利用MATLAB进行实现。该算法能有效筛选出关键特征并给出其在原始数据集中的序列位置，通过相关系数（R值）评估模型性能。 基于支持向量机递归特征消除（SVM_RFE）的回归数据特征选择算法，提供了一段MATLAB代码，输出为选定的特征序号。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。该代码质量极高，方便学习者使用并替换自己的数据进行测试。
     
  • 基于SVM-RFE的支持多类特征选择方法
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    本研究提出了一种改进的SVM-RFE算法，专门用于支持多类分类任务中的特征选择，有效提升了模型性能和泛化能力。 该代码实现了一对一的SVMRFE算法，主要用于特征选择。这是SVMRFE的一个改进版本，具有更快的速度。
     
  • 基于支持向量机的特征选择
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    本研究探讨了利用支持向量机进行特征选择的方法，旨在提高机器学习模型在分类和回归任务中的性能与效率。通过优化特征子集，减少了计算复杂度并提升了预测精度。 基于SVM进行特征选择，并利用了凸优化方法。
     
  • 支持向量机回归中参数的选择方法
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    本文探讨了在支持向量机回归模型中的参数选择策略，通过分析不同参数对模型性能的影响，提出了一种有效的优化方案。 支持向量机回归的参数选择方法涉及确定模型的关键超参数以优化预测性能的过程。这通常包括调整如正则化参数C、核函数类型及其相关参数（例如多项式或径向基函数中的度数）等设置，来找到最佳配置使误差最小化并防止过拟合。
     
  • 基于Python的支持向量机(SVM)回归代码
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    本项目提供了一个使用Python实现支持向量机（SVM）进行回归分析的完整代码示例。通过调整参数和核函数，用户可以优化模型以适应不同的数据集需求。 基于Python编程，使用回归支持向量机SVR和支持向量机SVM编写完整代码，并包含数据及详细注释以方便扩展应用。如遇疑问或需要创新、修改，请联系博主。本科及以上学历者可下载并进一步开发和拓展相关应用。若内容与需求不完全匹配，亦请随时联系博主进行相应调整。
     
  • 基于MATLAB的SSA-SVM：麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与支持向量机的新型分类模型，利用MATLAB实现，并应用于多特征的数据集进行高效准确的分类预测。提供完整代码和测试数据供参考使用。 MATLAB实现SSA-SVM（麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测）。数据包含15个输入特征并分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件中。建议使用MATLAB 2018b及以上版本运行该程序。
     
  • 基于MATLAB的GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本研究采用MATLAB实现GWO-SVM模型，通过灰狼优化算法改进支持向量机性能，增强多特征分类和预测能力，并提供代码与数据供参考。 使用MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测（包含完整源码和数据）。数据为多特征分类数据，输入15个特征，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于ReliefF算法进行回归特征变量的重要性排序及特征选择，旨在实现数据降维
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    本研究采用ReliefF算法对回归模型中的特征变量进行重要性评估与筛选，以达到有效降维的目的，提高数据分析效率。 利用ReliefF算法对回归特征变量进行重要性排序，实现特征选择。通过绘制的重要性排序图来挑选重要的特征变量，以达到数据降维的目的。该程序可以直接替换数据使用，并且包含详细的注释，便于学习和应用。程序语言为MATLAB。