最小二乘支持向量机（lssvm）回归预测
最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）是支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的一种变体，用于回归问题。其原理基本上与标准的支持向量机相似，但在损失函数和优化过程上有所不同。
最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归预测原理如下：
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数据准备：首先，收集带有标签的训练数据，即输入特征和对应的连续目标值。
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模型建立：LS-SVM尝试在特征空间中找到一个最优的超平面，以最佳拟合训练数据。与标准SVM不同，LS-SVM采用了最小二乘损失函数。
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优化：LS-SVM通过最小化目标函数来学习模型参数。目标函数通常包括模型复杂度的惩罚项和拟合误差的损失项。
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核函数选择：LS-SVM通常使用核技巧，允许在高维特征空间中进行非线性回归。核函数的选择对模型的性能至关重要。
结果
获取方式
https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Wk55r