在MATLAB中使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類預(yù)測的示例代碼如下：
% 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，假設(shè)有一個(gè)矩陣X用于存儲(chǔ)特征，一個(gè)向量Y用于存儲(chǔ)標(biāo)簽
% X的每一行是一個(gè)樣本的特征向量，Y的每個(gè)元素對(duì)應(yīng)X對(duì)應(yīng)樣本的標(biāo)簽
% 假設(shè)特征矩陣X為 1000x3 的數(shù)據(jù)，標(biāo)簽向量Y為 1000x1 的數(shù)據(jù)
X = rand(1000, 3);
Y = randi([0, 1], 1000, 1);
% 拆分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測試集，這里按照 70% 的比例劃分?jǐn)?shù)據(jù)
trainRatio = 0.7;
[trainInd, ~, testInd] = dividerand(size(X, 1), trainRatio, 0, 1);
XTrain = X(trainInd, :);
YTrain = Y(trainInd, :);
XTest = X(testInd, :);
YTest = Y(testInd, :);
% 建立支持向量機(jī)(SVM)模型并設(shè)置參數(shù)
svmModel = fitcsvm(XTrain, YTrain, 'KernelFunction', 'linear');
% 使用模型進(jìn)行預(yù)測
YTestPredicted = predict(svmModel, XTest);
% 評(píng)估模型性能
accuracy = sum(YTestPredicted == YTest) / length(YTest);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
% 可以根據(jù)需要進(jìn)行模型調(diào)參和優(yōu)化，例如選擇其他核函數(shù)、調(diào)整參數(shù)C等
該示例代碼假設(shè)您已經(jīng)擁有特征矩陣X和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽向量Y。首先，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。然后，使用fitcsvm函數(shù)建立支持向量機(jī)(SVM)模型，并設(shè)置相關(guān)參數(shù)，如核函數(shù)。接下來，使用訓(xùn)練好的模型對(duì)測試集進(jìn)行預(yù)測，并計(jì)算預(yù)測準(zhǔn)確率作為性能評(píng)估指標(biāo)。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-569456.html
根據(jù)您的數(shù)據(jù)集和問題，您可以根據(jù)需要對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，例如嘗試不同的核函數(shù)、調(diào)整正則化參數(shù)C等來改善模型性能和預(yù)測精度。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-569456.html
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